展会业务人员跟工程人员正常在现场多数是监督工厂制作质量跟进度以及客户到现场对接的一个服务，以及开展之后的现场跟进现场协调到撤展、展台设计搭建结束的一体化服务。 展台设计搭建前期设计 展台设计搭建是建立在展会设计的基础上，所以展会设计是展台设计搭建前期蕞主要的工作也是首要工作，一个好的展览设计可以代表展商的一个公司形象以及企业文化、人文理念等等。 那么前期的设计需要主要那些要
Flink CDC 实现数据实时同步1.什么是Flink_CDCCDC 全称是 Change Data Capture（变化数据获取） ，它是一个比较广义的概念，只要能捕获变更的数据，我们都可以称为 CDC 。业界主要有基于查询的 CDC 和基于日志的 CDC ，可以从下面表格对比他们功能和差异点。2.Flink_CDC应用场景1.数据同步：用于备份，容灾 2.数据分发：一个数据源分发给多个下游系
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2023-11-09 00:49:52
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这篇文章是开始的时候写了篇随笔，更深入的cdc的使用和源码分析请参考：深入解读flink sql cdc的使用以及源码分析 文章目录CDC简介CanalCanalJson反序列化源码解析 CDC简介CDC,Change Data Capture,变更数据获取的简称，使用CDC我们可以从数据库中获取已提交的更改并将这些更改发送到下游，供下游使用。这些变更可以包括INSERT,DELETE,UPDAT
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2023-10-17 20:33:25
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使用flink-cdc实现实时数据库同步Flink CDC Connectors 是Apache Flink的一组源连接器，使用变更数据捕获 (CDC) 从不同的数据库中获取变更。基于查询的 CDC：sqoop、dataX等，离线调度查询作业，批处理。把一张表同步到其他系统，每次通过查询去获取表中最新的数据；无法保障数据一致性，查的过程中有可能数据已经发生了多次变更；不保障实时性，基于离线调度存在
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2023-07-21 18:51:08
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# Flink CDC到Hive实现流程
## 1. 概述
本文将介绍如何使用Apache Flink实现Change Data Capture（CDC）到Hive的流程。CDC是一种用于捕捉和传输数据库更改的技术，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具。通过将Flink与Hive集成，我们可以将实时的数据库更改数据流导入到Hive中进行分析和查询。
下面是实现这个流程的步骤概览：
原创
2023-08-21 03:34:54
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## Flink CDC 到 Hive 的实现流程
Apache Flink 是一个强大的流式处理框架，而 Change Data Capture (CDC) 是数据库变化捕获的一种方式。结合这两者，我们能够实时将数据库的变化流转到 Hadoop Hive 数据仓库中。这篇文章将指导你一步步实现 Flink CDC 到 Hive 的数据流转。
### 整体流程
我们可以将整个流程分为以下几个
原创
2024-08-30 08:03:49
63阅读
# 如何实现 "flink cdc 监听hive"
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会刚入行的小白如何实现 "flink cdc 监听hive"。以下是整个过程的步骤：
## 步骤
```mermaid
gantt
title 实现 "flink cdc 监听hive" 的步骤
section 步骤1
学习flink cdc插件 : done, 2022-12-25
原创
2024-05-21 05:32:56
75阅读
1. 测试过程环境版本说明Flink1.13.1Scala2.11CDH6.2.0Hadoop3.0.0Hive2.1.1Hudi0.10(master)PrestoDB0.256Mysql5.72. 集群服务器基础环境2.1 Maven和JDK环境版本2.2 Hadoop 集群环境版本2.3 HADOOP环境变量配置export HADOOP_HOME=/opt/cloudera/parcels
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2024-09-15 20:05:43
169阅读
1.Flink cdc 概念CDC 的全称是 Change Data Capture ，在广义的概念上，只要能捕获数据变更的技术，我们都可以称为 CDC 。通常我们说的 CDC 技术主要面向
数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。2.应用场景1. 数据同步，用于备份，容灾
2. 数据分发，一个数据源分发给多个下游
3. 数据采集(E)，面向数据仓库/数据湖的 ETL 数据集成3.cd
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2023-10-14 12:50:22
153阅读
# Flink CDC 支持 Hive 版本的科普文章
## 引言
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，支持对数据流进行实时计算和处理。同时，Flink 的变更数据捕获（CDC）功能可以帮助开发者在数据源发生变更时，实时捕获这些变更并进行处理。Hive 则在数据存储和分析方面扮演着重要角色。本文将探讨 Flink CDC 如何支持 Hive，以及如何在实际项目中使用它们。
##
在处理实时数据时，我们常常面临将变化的数据流（如来自数据库的变化数据捕获）直接存储到数据仓库（如Hive）的需求。本文将详细介绍如何通过Apache Flink CDC（Change Data Capture）将数据直接写入Hive，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南等重要内容。
## 环境准备
### 前置依赖安装
确保您的系统中安装了以下软件：
- **Jav
## Flink CDC 支持 Hive
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，可以用于实时数据流处理。而 Hive 则是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，用于进行离线数据分析。Flink CDC 是 Flink 的一个功能模块，用于实时捕获和处理数据库变化。
在传统的数据处理流程中，数据从数据库中导出到 Hive 中需要手动编写 ETL 作业，但是这种方式不仅繁琐，而且延迟
原创
2023-08-12 19:42:30
390阅读
# Flink CDC 直接 Sink 到 Hive
## 概述
在实时数据处理中，Apache Flink 是一个强大的流处理引擎，可以处理高吞吐量和低延迟的数据。而 Change Data Capture (CDC) 是一种用于捕获数据库变化的技术。结合 Flink 和 CDC 可以实现实时处理数据库变化数据并直接将结果写入 Hive 中。
在本文中，我们将介绍如何使用 Flink 的
原创
2024-06-07 04:48:22
146阅读
简介基于doris官方用doris构建实时仓库的思路，从flinkcdc到doris实时数仓的实践。前提-Flink CDC 原理、实践和优化CDC 是什么CDC 是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库（Source）的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的（Sink）。在同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUP BY）、多表的关联
文章目录滚动策略分区提交分区提交触发器分区时间的抽取分区提交策略完整示例定义实体类自定义source写入file flink提供了一个file system connector，可以使用DDL创建一个table，然后使用sql的方法将数据写入hdfs、local等文件系统，支持的写入格式包括json、csv、avro、parquet、orc。 一个最简单的DDL如下：CREATE TABLE
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2023-08-28 16:02:21
295阅读
一、CDC 概述CDC 的全称是 Change Data Capture ，在广义的概念上，只要是能捕获数据变更的技术，我们都可以称之为 CDC 。目前通常描述的 CDC 技术主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。CDC 技术的应用场景非常广泛：数据同步：用于备份，容灾；数据分发：一个数据源分发给多个下游系统；数据采集：面向数据仓库 / 数据湖的 ETL 数据集成，是非常重要
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2024-05-04 22:51:29
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文章目录开发环境版本说明摘要本文大纲环境搭建基础环境准备Flink环境准备安装 FlinkSQL Client与hive集成配置**加入依赖包启动Kafka数据准备测试启动kafka创建主题测试消费用SQL Client读取kafka数据启动sql clientFlink sql client创建表，测试消费流数据创建表写数据（消费Kafka）验证查看数据表 开发环境版本说明组件版本号jdk1.
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2024-07-24 12:39:27
182阅读
一、准备工作在开始研究Flink CDC原理之前(本篇先以CDC1.0版本介绍，后续会延伸介绍2.0的功能)，需要做以下几个工作(本篇以Flink1.12环境开始着手)打开Flink官网(查看Connector模块介绍)打开Github,下载源码(目前不能放链接，读者们自行在github上搜索)apache-flinkflink-cdc-connectorsdebezium开始入坑二、设计提议2.
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2024-02-19 20:41:34
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摘要：本文整理自 Apache Flink Committer，Flink CDC Maintainer，阿里巴巴高级开发工程师徐榜江（雪尽）在 5 月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括：Flink CDC 技术传统数据集成方案的痛点基于 Flink CDC 的海量数据的实时同步和转换Flink CDC 社区发展点击查看直播回放 & 演讲PDF一、Flink
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2024-02-29 07:27:30
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Flink之容错机制一、检查点（Checkpoint）1.1、定义1.2、启用及配置检查点二、保存点（savepoint）2.1、保存点的用途2.2、使用保存点2.2.1、创建保存点2.2.2、从保存点重启应用 一、检查点（Checkpoint）1.1、定义有状态流应用中的检查点（checkpoint），其实就是所有任务的状态在某个时间点的一个快照（一份拷贝）。简单来讲，就是一次“存盘”，让我们
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2024-03-07 23:00:35
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