文章目录一、什么是CDC1.CDC介绍2.CDC原理二、什么是FLink CDC三、为什么要使用FLink CDC四、FLink CDC代码样例1.POM依赖2.DataStream方式3.FlinkSQL方式结尾 一、什么是CDC1.CDC介绍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（S
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2023-09-29 17:18:34
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# 使用Flink CDC将数据流转移到Hive
在现代数据架构中，我们经常需要将实时数据流转移到数据仓库中以便更高效地进行分析。Apache Flink和Flink CDC（Change Data Capture）是处理这种需求的完美工具，而Apache Hive则是一个广泛使用的数据仓库解决方案。本文将介绍如何使用Flink CDC将流数据写入Hive，并通过具体的代码示例来说明这些步骤。
# 将Flink CDC 数据写入到 Hive 的步骤
在本篇文章中，我们将指导初学者如何将Flink CDC（Change Data Capture）数据流写入到Hive。整个过程需要几个步骤，包括设置Flink环境、配置Flink CDC和Hive连接器以及构建数据流。以下是整体流程的表格概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 环境准备：安装Fli
# 从hive存储到hive：使用flinkcdc进行数据传输
在实际的数据处理中，我们经常会遇到需要将数据从一个数据存储传输到另一个数据存储的情况。对于hive存储到hive的数据传输，我们可以使用flinkcdc来实现。flinkcdc是一个基于flink的数据传输工具，可以帮助我们实现高效的数据传输操作。
## flinkcdc简介
flinkcdc是一个开源的数据传输工具，它基于fl
原创
2024-06-26 03:42:58
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# 使用 Flink CDC 同步 Hive 数据到 Hive 的完整指南
在大数据生态中，Flink CDC（Change Data Capture）是实现在数据流处理和动态数据访问中特别有效的一种工具。接下来，我将为你详细讲解如何通过 Flink CDC 将数据从 Hive 同步到 Hive 的全过程。
## 整体流程概述
我们可以将整个过程分为以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-23 05:15:20
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升到Flink版本到1.15.0由于业务要求需要把Flink从1.13.1升级到1.15版本；原本想着很快就能完成升级，结果还是碰到了不少问题，此处Mark一下。一、升级前准备首先回顾一下使用了Flink的什么能力；1、使用了DataStream、TableAPI、FlinkSQL；2、Connector方面，使用了Jdbc、Kafka、UpsertKafka、Hive几个Connector；3、
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2023-08-31 14:59:04
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# Flink CDC同步MySQL数据到Hive：一站式数据同步解决方案
在大数据时代，数据的实时同步和处理变得越来越重要。Apache Flink CDC Connectors提供了一种高效、灵活的方式来同步MySQL数据到Hive。本文将详细介绍如何使用Flink CDC Connectors实现MySQL到Hive的数据同步，并提供代码示例和饼状图展示。
## 什么是Flink CDC
原创
2024-07-17 09:50:21
495阅读
基于Flink构建流批一体的实时数仓是目前数据仓库领域比较火的实践方案。随着Flink的不断迭代，其提供的一系列技术特性使得用户构建流批一体的应用变得越来越方便。本文将以Flink1.12为例，一一介绍这些特性的基本使用方式，主要包括以下内容：Flink集成HiveHive Catalog与Hive DialectFlink读写HiveFlink upsert-kafka连接器Flink CDC的
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2024-03-14 22:14:54
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目录前言：新架构与湖仓一体一、版本说明二、编译打包hudi 0.10.0版本1.使用git克隆github上最新的master2.编译打包三、创建flink工程1.pom文件主要内容2.checkpoint3.flinkcdc代码4.hudi代码（具体参数可参考官网）5.捕获mysql变更并写入到hudi6.执行语句四、查看hudi文件目录1.mysql未插入数据 2.插入数据后查看hd
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2023-08-15 20:44:33
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为了更好地解决“flinkcdc监听hive”相关问题，我将整理出以下内容，详细描述如何进行环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化及生态扩展。
在这个过程中，我们会用到Flink CDC和Hive，并通过这些技术实现数据实时同步。我相信，跟随我的脚步，你将能够轻松掌握这些技能！
## 环境准备
为了顺利实施“flinkcdc监听hive”，大家首先需要准备合适的环境。这里涉及到的技
解决方案描述概述Flink CDC 于 2021 年 11 月 15 日发布了最新版本 2.1，该版本通过引入内置 Debezium 组件，增加了对 Oracle 的支持。本方案主要对 flink-connector-oracle-cdc进行试用。首先在本地对 Oracle CDC 进行调试通过，然后结合腾讯云产品流计算 Oceanus、EMR（Kudu）实现了 Oracle-Oceanus-Ku
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2023-12-05 17:40:09
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# 实现flinkcdc写入hive的流程
## 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
|-----|-------------------|
| 1 | 配置flinkcdc |
| 2 | 从flinkcdc读取数据 |
| 3 | 写入hive |
## 具体步骤
### 步骤1：配置flinkcdc
首先需要在
原创
2024-03-23 08:19:33
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在大数据生态系统中，Apache Flink 和 Hive 这两个工具经常被结合使用，以实现高效的数据流处理和存储。最近，我们关注到如何利用 Flink CDC（Change Data Capture）来监听 Hive 仓库的变化。这一技术的引入可以实时同步数据变化，优化数据管道。
## 背景描述
随着数据量的激增，许多企业都采用了 Hive 作为数据仓库来存储和分析大规模的数据。然而，传统的
背景： 现代BI系统的典型应用场景是多维分析，某些时候可以直接使用OLAP指代这类场景。 OLAP，Online Analytical Processing，即联机分析/多维分析。通过不同的维度审视数据，对字段进行聚合查询。ROLAP，Relational OLAP，即关系型OLAP。建立在关系型数据库之上的，多维分析的操作可以直接转换成SQL查询。MOLAP，Multidimensional O
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2024-07-13 13:02:27
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### 实现"flinkcdc mysql 到kafka"的流程
为了实现将MySQL的变更数据采集到Kafka中，我们可以使用Flink CDC（Change Data Capture）库。Flink CDC是Apache Flink的一个子项目，它提供了一种可靠且低延迟的方法来捕获和消费关系数据库的变更数据。下面是实现此流程的详细步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
原创
2023-10-23 17:18:15
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## Flink CDC：从MySQL到Kafka的实时数据同步
### 引言
在大数据时代，实时数据处理是非常重要的。随着数据量的不断增长，传统的批处理已经无法满足实时性的需求，因此实时数据流处理成为了当前的热门话题。Apache Flink 是一种分布式流处理框架，它能够支持低延迟和高吞吐量的实时数据流处理。在本文中，我们将探讨如何使用 Flink CDC 将 MySQL 中的数据实时同步
原创
2023-10-10 11:38:01
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# 使用Flink CDC将MySQL数据读取到Kafka的指南
在现代的数据流处理中，Flink CDC（Change Data Capture）为实时数据流提供了强大的支持。通过这种机制，我们可以轻松地将MySQL数据库中的数据变更实时地传输到Kafka中，构建实时数据管道。本文将引导您完成这一过程，并且逐步深入。
## 整体流程
整个流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤
# 使用 Flink CDC 将 MySQL 数据插入到 Kafka 的完整指南
在现代大数据处理架构中，将数据库变更实时采集到消息队列（如 Kafka）是一个常见的需求。Apache Flink 的 Flink CDC（Change Data Capture）是一个强大的工具，可以让你轻松实现从 MySQL 数据库采集数据并将其发送到 Kafka。
## 整体流程
### 步骤表格
|
## Flink CDC 数据采集到 Kafka 的实现流程
### 1. 环境准备
在开始之前，确保你已经安装了以下环境：
- JDK 1.8+
- Apache Flink
- Apache Kafka
### 2. 理解 Flink CDC 和 Kafka
在开始编写代码之前，我们先来了解一下 Flink CDC 和 Kafka 的基本概念。
#### Flink CDC
Fl
原创
2023-11-06 04:54:32
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Flink-dataStream的种类和基本使用mapflatMapfilterkeyBykeyBy使用元组keyBy自定义BeankeyBy多字段分组reducemax/min 官方案例以及说明地址： 官方案例 map取一个元素并产生一个元素。一个映射函数，将输入流的值加倍public static void main(String[] args) throws Exception {
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2024-04-18 12:46:34
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