StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
//设置 Flink 程序中流数据时间语义为 EventTime。
// 在处理数据时 Flink 程序会按照数据事件发生的时间进行处理，而不是按照数据到
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 在构建实时数仓的过程中，如何快速、正确的同步业务数据是最先面临的问题，本文主要讨论一下如何使用
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2024-08-27 11:37:25
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1.关系型数据库采集技术变迁史1.1 关系型数据库数据采集的使用场景错误使用场景 正确使用场景1.2 CDC技术介绍CDC 的全称是 Change Data Capture ，广义上，只要是能捕获数据变更的技术，我们都可以称之为 CDC 。我们通常描述的 CDC 技术是一种用于捕获数据库中数据变更的技术，主要是面向关系型数据库。CDC 技术的应用场景非常广泛，主要包括：1.数
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2024-01-29 02:31:39
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# 从MySQL到PostgreSQL的数据同步 - Flink CDC
在实时数据处理场景中，数据同步是一个非常重要的环节。Flink作为一款流处理框架，在数据同步方面有着很好的表现。本文将介绍如何使用Flink CDC来实现将MySQL的数据同步到PostgreSQL。
## 什么是Flink CDC
Flink CDC是Flink的一个模块，专门用于Change Data Captur
原创
2024-03-24 04:20:51
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目录0. 相关文章链接1. 开发目的2. 导入依赖3. 代码3.1. 方法说明3.2. 具体实现4. 如何使用5. Hikari连接池各配置说明6. 注意点7. 静态MySQLUtil工具类 1. 开发目的 在使用SpringBoot后端开发中，我们如果需要对MySQL进行增
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2024-10-30 16:14:35
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一、简介flink CEP是flink中的一个事件处理模块，可以自动在流式数据处理中定义并自动检索事件，从其他帖子中了解到滴滴打车用户行为就是用了flink的这个模块，举个简单的例子，假设需要一分钟内一个账号连续登录三次密码错误既冻结该账户，当成千上万的用户不断地登录时可以把所有的登录请求数据视为一个流式数据，把用户名或用户id设为key，flink就可以自动检索“一分钟内一个账号连续三次登录密码
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2024-01-04 21:18:58
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传统数据同步方案基于 Flink SQL CDC 的数据同步方案(Demo)Flink SQL CDC 的更多应用场景Flink SQL CDC 的未来规划传统的数据同步方案与 Flink SQL CDC 解决方案业务系统经常会遇到需要更新数据到多个存储的需求。例如：一个订单系统刚刚开始只需要写入数据库即可完成业务使用。某天 BI 团队期望对数据库做全文索引，于是我们同时要写多一份数据到
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2024-07-24 12:42:55
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Flink自定义connector官方例子Socket 文章目录Flink自定义connector官方例子Socket前言具体步骤1.整体概括运行时Planning 计划阶段Factory阶段2.以Test例子Debug记录2.02.12.22.42.52.62.72.82.9总结 前言本次记录flinksql的官方记录的socket自定义连接器的实现。具体步骤1.整体概括 如图： 接触一个完整的
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2023-10-27 14:00:17
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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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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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目录对flink checkpoint的理解与实现背景什么是flink checkpoint链接我的一些理解checkpoint实现流程checkpoint存储checkpoint实现checkpoint和savepoint的区别AB Test 对flink checkpoint的理解与实现背景由于我们公司的实时架构主要是kafka -> spark/storm -> kafka -
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2024-06-19 18:45:31
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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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# 如何实现 Flink CDC 连接器 Redis 学习指南
在数据实时处理的现代世界中，Apache Flink作为流式数据处理平台，与各种数据源和数据目标的集成变得尤为重要。Flink提供了CDC（Change Data Capture）连接器，可以方便地将数据从数据库实时同步到其他系统（如Redis）。本文将详细讲解如何实现Flink CDC与Redis的连接，并提供具体代码示例和步骤说
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、最详细的教程。Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件，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作为一款非常优秀的流处理引擎，其SQL API又提供了强大的流式计算能力，因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如，Flink
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2023-09-05 20:31:18
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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捆绑包的SQL Client的两个项目的依赖项信息。1、Maven依赖<dependency>
<gro
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2024-05-24 12:54:36
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文章目录1.CDC概述1.1 CDC1.2 CDC 分类1.3 Flink-CDC1.4 ETL 分析2.Flink CDC 编码2.1 提前准备2.2 mysql 的设置2.3 java 代码编写3.利用自定义格式编码4.Flink Sql 编码5.Flink CDC 2.0
原创
2022-05-26 00:37:26
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文章目录简介种类基于日志的 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）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入、更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消
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2023-08-06 11:24:31
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println(dataBaseList, tableList)
val debeziumProps = new Properties()
debeziumProps.setProperty(“debezium.snapshot.mode”,“never”)
val mysqlSource = MySqlSource.builderString .hostname(sourceFormat.
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2024-07-22 16:22:52
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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、(
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2024-06-24 20:57:00
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前言 关于cdc（change data capture）不知道的小伙伴们可以去百度一下，简单来说就是对于数据库的变更进行一个探测，因为数据库的更改对于客户端来说是没有感知的，你需要开启线程去查询，才知道数据有没有更新，但是就算是查询，如果是直接select * from ....,这样获取的结果还要和上次获取的结果对比，才知道数据有没有发生变化
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2023-09-27 13:42:28
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