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
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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
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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 {
转载 2024-04-18 12:46:34
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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
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
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# 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
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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
背景介绍上一章和带大家了解了一下Iceberg的元数据文件特殊之处,也简单的给大家描述了一下Iceberg是如何从快速定位到数据文件的,上一章将的比较干,因为都是一些理论知识,这一章我们从iceberg-flink模块的源码出发,带大家更加深入的了解Iceberg注意:本次源码分析基于Iceberg 0.11x分支,主要是讲解iceberg-flink模块,其余模块因为暂未深入了解所以会跳过,敬请
本文整理自 OceanBase 技术专家王赫(川粉)在 5 月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括:OceanBase 介绍Flink CDC OceanBase Connector 实现原理Flink CDC + OceanBase 应用场景Flink CDC OceanBase Connector 未来展望一、OceanBase 介绍OceanBase 是蚂蚁集团
# 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
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标题: 浅谈flink-cdc的使用 日期: 2021-12-18 14:31:13 标签: flink 分类: [实时数仓, flink, flink-cdc]最近使用flink cdc 1.x,生产上碰到了许多问题,这里给大家罗列一下,并给出思路和解决方案。目前,我使用的flink版本是1.12.1,mysql-cdc版本是1.1.0.一、mysql表太大,锁表时间长flink-mysql-c
## FlinkCDC与MongoDB集成的使用指南 ### 1. 引言 Apache Flink是一个开源的流处理引擎,可以用于实时数据处理和分析。MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库,广泛用于存储和处理半结构化数据。在许多业务场景下,我们需要将MongoDB中的数据进行实时处理和分析,而FlinkCDC则是用于将MongoDB数据转换为Flink流数据的工具。 本文将介绍如何使
原创 2023-10-01 10:17:47
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? 如果您觉得这篇文章有用 ✔️ 的话,请给博主一个一键三连 ??? 吧 (点赞 ?、关注 ?、收藏 ?)!!!您的支持 ??? 将激励 ? 博主输出更多优质内容!!! Flink SQL 基础概念(五):SQL 时区问题 1.SQL 时区解决的问题2.SQL 时间类型3.时区参数生效的 SQL 时间函数4.事件时间和时区应用案例5.处理时间和时区应用案例6.SQL 时间函数返回在
转载 2024-09-15 20:57:13
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完整的异常信息如下:java.lang.RuntimeException: One or more fetchers have encountered exception at org.apache.flink.connector.base.source.reader.fetcher.SplitFetcherManager.checkErrors(SplitFetcherManager.java
转载 6月前
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Flink cdc 介绍及使用 FlinkCDC读取mysql 及 jdbc 连接参数配置、官方案例1. Flink cdc 介绍2. 常见cdc开源方案3. Flink cdc 使用案例3.1 Mysql开启binlog3.2 Flink cdc读取mysql 及 jdbc 连接参数配置3.2.1 Maven POM 文件3.2.2 Flink CDC 代码4. 补充 1. Flink cdc
转载 2023-09-04 13:50:15
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# 从Flink CDC到HBase:实时数据处理的完美结合 在实时数据处理领域,Flink是一个备受推崇的流处理引擎,而HBase是一个被广泛应用于 NoSQL 数据库的开源项目。本文将介绍如何将Flink CDC(Change Data Capture)与HBase相结合,实现实时数据处理的完美结合。 ## 什么是Flink CDC? Flink CDC 是 Flink 社区提供的一个用
原创 2024-03-16 04:44:17
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# 如何实现 MySQL Flink CDC 随着大数据技术的发展,实时数据处理变得越来越重要。在这样的背景下,Flink CDC(Change Data Capture)作为一种高效的流处理方式,得到了广泛关注。本文将教会你如何通过 MySQL 和 Flink CDC 实现实时数据流。 ## 流程步骤概览 在实施 MySQL Flink CDC 的过程中,通常遵循如下步骤: | 步骤编号
原创 9月前
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Flink开发笔记1. pom.xml2. 并行度优先级问题3. wordcount再standalone结点(默认配置)提交资源不足的问题4. 集群提交常用命令5. 执行图6. slot共享组7. 自定义Source8. KeyedStream9. SplitStream(Please use side outputs instead of split/select)10. Connected
1.1 早期手动部署代码方式1、纯手工scp上传2、纯手工登录,git pull、svn update3、纯手工xftp往上拉4、开发给打一个压缩包,rz 上去然后解压缺点1、运维全程参与,占用大量时间2、上线速度太慢3、人为失误过多,管理混乱4、回滚的太慢、不及时、并且难以回滚1.2 如何设计自动代码部署系统1、规划2、实现3、总结和扩展4、在生产环境中应用1.2.1 自动化部署环境1、开发环境
转载 2024-09-18 14:09:34
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Flink系列之:Flink CDC深入了解MySQL CDC连接器一、增量快照特性1.增量快照读取2.并发读取3.全量阶段支持 checkpoint4.无锁算法5.MySQL高可用性支持二、增量快照读取的工作原理三、全量阶段分片算法四、Chunk 读取算法五、Exactly-Once 处理六、MySQL心跳事件支持七、启动模式八、DataStream Source九、动态加表十、数据类型映射
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