# 使用 Flink CDC 构建 Java 集群的完整指南
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，Flink CDC (Change Data Capture) 允许我们实时捕获数据库更改。本文将指导你如何使用 Flink CDC 在 Java 环境中构建集群。以下是整个实现的流程概述。
## 流程概述
以下是构建 Flink CDC 集群的步骤：
| 步骤 | 描述
一、Flink支持多种方式搭建(local，standalone，yarn)local（ 本地） ——单机模式， 一般不使用standalone ——独立模式， Flink 自带集群，开发测试环境使用yarn——计算资源统一由 Hadoop YARN 管理，生产环境测试1.1准备工作JDK1.8以上（配置JAVA_HOME环境变量）ssh 免密码登录【 集群内节点之间免密登录】下载按装包1.2集群
转载
2023-11-03 21:57:25
385阅读
Flink提供同时支持高吞吐、低延迟和exactly-once语义的实时计算能力，同时Flink还提供了基于流式计算引擎处理批量数据的能力，真正意义上实现了批流统一。微服务架构的核心思想是，一个应用是由多个小的、相互独立的微服务组成，这些服务运行在自己的进程中，开发和发布都没有依赖。不同的服务能依据不同的业务需求，构建的不同的技术架构上，能够聚焦在有限的业务能力。微服务架构将系统拆解成不同的独立服
转载
2024-03-29 13:15:14
124阅读
# JAVA flinkCDC实现流程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(配置Flink环境和依赖)
C(编写FlinkCDC应用程序)
D(构建和运行FlinkCDC应用程序)
E(监控和调试)
F(结束)
A-->B
B-->C
C-->D
D-->E
E-->F
```
## 甘特图
```mermaid
gantt
dateFormat
原创
2023-10-25 06:33:00
30阅读
# 使用flinkcdc实现集群——不依赖Hadoop
## 介绍
Apache Flink 是一个流式计算引擎，可以处理大规模的数据流。Flink 提供了一种称为 FlinkCDC 的功能，可以用于实时捕获和处理变更数据。在本文中，我们将介绍如何使用 FlinkCDC 来构建一个集群，而不需要依赖 Hadoop。我们将展示如何配置和运行 FlinkCDC，以及如何编写代码来处理变更数据。
原创
2024-05-26 04:57:06
154阅读
# Java 远程 Flink CDC 实现指南
在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 Java 实现远程 Flink CDC（Change Data Capture）。Flink CDC 允许我们实时捕获数据库中的数据变更，适用于数据同步和实时分析等场景。以下是实现流程的概览。
## 实现步骤概览
| 步骤 | 描述
# 了解Java Flink CDC如何与SQL Server集成
在现代数据处理领域中，实时数据处理和流式处理变得越来越重要。Java Flink是一个流式数据处理引擎，可以帮助我们实现高效的实时数据分析和处理。而SQL Server是一个常用的关系型数据库管理系统。本文将介绍如何使用Java Flink CDC与SQL Server进行集成，实现实时数据处理和分析的功能。
## 什么是Ja
原创
2024-04-14 04:44:29
195阅读
# Flink CDC 在 Java 中的应用
Apache Flink 是一种流处理框架，具有高吞吐量和低延迟的特点。Flink CDC（Change Data Capture）则是一个基于 Flink 的工具，可以实时捕捉数据库的变化并将其流式处理。本文将通过 Java 代码示例，介绍如何在项目中使用 Flink CDC。
## Flink CDC 的基本架构
使用 Flink CDC
原创
2024-10-25 04:07:37
286阅读
说明：scala ：2.12，maven:3.6.1, java:1.8，macOS 1、指定scala,maven的环境变量sudo vi ~/.bash_profile
export PATH=$PATH:$M2_HOME/bin:/Users/admin/Documents/softwares/scala-2.12.17/bin2、克隆flink代码git clone https://git
系列文章目录实践数据湖iceberg 第一课 入门实践数据湖iceberg 第二课 iceberg基于hadoop的底层数据格式实践数据湖iceberg 第三课 在sqlclient中，以sql方式从kafka读数据到iceberg实践数据湖iceberg 第四课 在sqlclient中，以sql方式从kafka读数据到iceberg（升级版本到flink1.12.7）实践数据湖iceberg 第
转载
2024-05-12 08:09:37
90阅读
本篇文档将演示如何使用 Apache Doris Flink Connector 结合 Flink CDC 以及 Doris Stream Load 的两阶段提交，实现 MySQL 数据库分库分表实时高效接入，并实现 Exactly Once。一、概述在实际业务系统中为了解决单表数据量大带来的各种问题，我们通常采用分库分表的方式对库表进行拆分，以达到提高系统的吞吐量。但是这样给后面数据分析带来了麻
转载
2023-10-17 18:27:39
143阅读
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 {
转载
2024-04-18 12:46:34
59阅读
# Java Flink CDC 多实例实现指南
在现代应用开发中，流处理越来越受到重视，Apache Flink正是一个优秀的开源流处理框架。结合Flink CDC，开发者可以实时捕获数据库变更。本文将为初学者详细说明如何实现Flink CDC的多实例配置。
## 实现流程
下面是实现Flink CDC多实例的总体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
原创
2024-09-27 07:50:04
136阅读
# 如何停止 Flink CDC Java 任务
在现代数据处理架构中，Apache Flink CDC（Change Data Capture）是一个强大的工具，能够有效地捕获数据库的变更并实时处理。然而，一个任务的停止也是开发和运维过程中不可或缺的一部分。本文将详细讲解如何在 Java 中停止 Flink CDC 任务，包括具体的操作流程和代码实现。
## 操作流程
考虑到整件事情的系统
# Java FlinkCDC 实时监控
## 引言
在当今的大数据时代，实时数据处理变得愈发重要。数据流处理成为了大数据领域的一个热门话题，而 Apache Flink 成为了一个非常受欢迎的流处理框架。Flink 提供了丰富的 API 和工具，方便开发人员实现高性能、低延迟的实时数据处理。
FlinkCDC 是 Flink 提供的一个用于实时数据变更捕获的组件，它可以用来监控和捕获支持
原创
2023-11-16 12:59:53
141阅读
前言flinkcdc单表同步比较简单，按照官方案例基本都能成功，多表异构同步、整库同步这块一直想尝试一下，社区说使用API可以做到，但是一直没能白嫖到可行方案（代码），然后自己动手尝试了下，咳咳，无奈技术太菜，java各种语法都搞的不是太明白，时间跨度蛮久，中间遇到了不少问题，中途偶然间在群里看到了很久很久以前群友发的一份同步方案，可惜缺少了反序列化的过程，借鉴过来改巴改巴（也改了好几个星期，太菜
转载
2023-08-30 11:59:27
470阅读
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
转载
2023-12-05 17:40:09
82阅读
# 实现Flink CDC MySQL
## 流程概述
下面是使用Flink CDC将MySQL数据源实时同步到其他系统的流程：
```mermaid
journey
title Flink CDC MySQL实现流程
section 提交Flink SQL作业
SubmitJob
section 创建MySQL源表
CreateTable
s
原创
2023-12-29 04:27:50
81阅读
文章目录一、传统的数据同步方案与 Flink SQL CDC 解决方案1.1 Flink SQL CDC 数据同步与原理解析1.2 基于日志的 CDC 方案介绍1.3 选择 Flink 作为 ETL 工具二、 基于 Flink SQL CDC 的数据同步方案实践2.1 CDC Streaming ETL2.2 Flink-CDC实践之mysql案例 来源互联网多篇文章总结一、传统的数据同步方案与
转载
2024-09-14 21:42:58
75阅读
配置修改修改conf/example/instance.properties，修改内容如下：mysql serverIdcanal.instance.mysql.slaveId = 1234#position info，需要改成自己的数据库信息canal.instance.master.address = kms-1.apache.com:3306#username/password，需要改成自己
