使用环境        Flink 1.14.2 + flink cdc 2.2.0        提示:flinkcdc 2.2版本之后才支持flink 1.14.*,         &
在实时数据处理场景下,Apache Flink 是一个非常优秀流处理引擎,而MySQLChange Data Capture(CDC)功能可以捕获数据库中更改并将其传输到其他系统中。当我们在使用Flink处理MySQLCDC数据时,可能会遇到内存占用过高问题。本文将介绍如何通过优化Flink程序和调整内存配置来解决这个问题。 首先,我们需要明白为什么Flink程序会占用大量内存。在处
原创 3月前
125阅读
文章目录简介种类基于日志 CDC 方案介绍flink作为etl工具应用场景开源地址最新flink cdc官方文档分享流程图1.X痛点目前支持开发方式开发测试大致流程使用mysql开启binlog代码 简介CDC是Change Data Capture(变更数据获取)简称。核心思想是,监测并捕获数据库变动(包括数据或数据表插入、更新以及删除等),将这些变更按发生顺序完整记录下来,写入到消
转载 2023-08-06 11:24:31
326阅读
        本文讲解版本截止到FlinkCDC 2.2一、概述1.1 FlinkCDC 简介Flink CDC (Flink Change Data Capture) 是基于数据库日志 CDC 技术,实现了全增量一体化读取数据集成框架。搭配Flink计算框架,Flink CDC 可以高效实现海量数据实时集成。
flink cdc sql 开发模板flink cdc sql 读mysqlbinlog日志,实时同步到mysql开发模板使用flink cdc前提条件:读取目标库用户必须开启binlog权限<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
Flink CDC 2.0 数据读取逻辑并不复杂,复杂是 FLIP-27: Refactor Source Interface [1] 设计及对 Debezium Api 不了解。本文重点对 Flink CDC 处理逻辑进行介绍, FLIP-27 [2] 设计及 Debezium API 调用不做过多讲解。本文使用 CDC 2.0.0 版本,先以 Flink SQL 案例来介绍 Fl
一、背景在探索完FlinkCDC-Hudi特征和基础应用之后,我们对FlinkCDC-Hudi入湖 程序进行了极限压测,也因此炸出了很多坑,一些是内存不够引起,一些是bug引起。相应坑点与解决方法记录如下。二、内存不足炸出内存不足时,表现出异常有很多种,有各种time out,gc overhead,oom等。内存不足导致taskmanager重启时,大概率会产生数据丢失,因为重启后
转载 5月前
384阅读
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) ,它是一个比较广义概念,只要能捕获变更数据,我们都可以称为 CDC 。业界主要有基于查询 CDC 和基于日志 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
使用Flink CDC 2.2.1进行ETL-Oracle-MySQL 本文将展示如何基于 Flink CDC 2.2.1快速构建 针对MySQL 和 Oracle 流式 ETL。演示基于Java语言,使用Maven。1. Maven依赖<properties> <java.version>1.8</java.version>
这篇文章是开始时候写了篇随笔,更深入cdc使用和源码分析请参考:深入解读flink sql cdc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,变更数据获取简称,使用CDC我们可以从数据库中获取已提交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
Flink-MysqCDC 大事务OOM问题分析与修复 一、背景: 系统刚上线,有些流程还未完全打通,需要通过人工修数方式来确保业务运行;订单域和财务域都存在大量的人工修数,大伙干得热火朝天,夜深人静时候,往往忽略了一些基本准则,在生产环境发现有数据硬删+几十万大事务更新操作; 这导致了Flink流大面积OOM,严重影响了同步到Kudu,深圳电商msyql和ES数据准确性,时效性。二、系
转载 9月前
259阅读
MySQL CDC连接器允许从MySQL数据库读取快照数据和增量数据。本文档根据官网翻译了如何设置MySQL CDC连接器以对MySQL数据库运行SQL查询。依赖关系为了设置MySQL CDC连接器,下表提供了使用构建自动化工具(例如Maven或SBT)和带有SQL JAR捆绑包SQL Client两个项目的依赖项信息。1、Maven依赖<dependency> <gro
转载 3月前
98阅读
前言:主要讲解了技术原理,入门与生产实践,主要功能:全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细教程。Flink CDC 是Apache Flink一个重要组件,主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中,Apache Flink作为一款非常优秀流处理引擎,其SQL API又提供了强大流式计算能力,因此结合Flink CDC能带来非常广阔应用场景。例如,Flink
转载 2023-09-05 20:31:18
444阅读
目录对flink checkpoint理解与实现背景什么是flink checkpoint链接我一些理解checkpoint实现流程checkpoint存储checkpoint实现checkpoint和savepoint区别AB Test 对flink checkpoint理解与实现背景由于我们公司实时架构主要是kafka -> spark/storm -> kafka -
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.
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 演讲。主要内容包括:Flink CDC 技术传统数据集成方案痛点基于 Flink CDC 海量数据实时同步和转换Flink CDC 社区发展点击查看直播回放 & 演讲PDF一、Flink
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检查点(checkpoint),其实就是所有任务状态在某个时间点一个快照(一份拷贝)。简单来讲,就是一次“存盘”,让我们
本文介绍了  单表->目标源单表同步,多单表->目标源单表同步。注:1.16版本、1.17版本都可以使用火焰图,生产上最好关闭,详情见文章末尾Flink版本:1.16.2环境:Linux CentOS 7.0、jdk1.8基础文件:flink-1.16.2-bin-scala_2.12.tgz、flink-connector-jdbc-3.0.0-1.16.jar、(
println(dataBaseList, tableList) val debeziumProps = new Properties() debeziumProps.setProperty(“debezium.snapshot.mode”,“never”) val mysqlSource = MySqlSource.builderString .hostname(sourceFormat.
文章目录01 Flink CDC介绍02 Apache Iceberg介绍03Flink CDC打通数据实时导入Iceberg实践3.1 数据入湖环境准备3.2 数据入湖速度测试3.3 数据入湖任务运维3.4 数据入湖问题讨论04未来规划4.1 整合Iceberg到实时计算平台4.2 准实时数仓探索 在构建实时数仓过程中,如何快速、正确同步业务数据是最先面临问题,本文主要讨论一下如何使用
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5