1.Flink cdc 概念CDC 的全称是 Change Data Capture ，在广义的概念上，只要能捕获数据变更的技术，我们都可以称为 CDC 。通常我们说的 CDC 技术主要面向
数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。2.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
3. 数据采集(E)，面向数据仓库/数据湖的 ETL 数据集成3.cd
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2023-10-14 12:50:22
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# 从Flink CDC数据库到Redis的实践指南
在现代数据架构中，实时数据处理是至关重要的一环。通过Apache Flink和Change Data Capture (CDC)，我们可以实现从数据库到Redis的实时数据流转。本文将通过详细的步骤，教会你如何实现这一过程。
## 整体流程
我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
Flink cdc 2.1.1 发布后，更新了很多新功能以及知识点，今天为大家全面总结了 CDC 的知识点如 无锁算法及面试高频考点。具体内容如下：1 cdc 简介2 Flink cdc 2.1.1 新增内容3 核心知识点解刨4 CDC 高频面试题 1 cdc 简介CDC (Change Data Capture) 是一种用于捕捉数据库变更数据的技术，Flink 从 1.11 版本开始原
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2023-09-24 22:08:38
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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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传统的分析方式通常是利用批查询，或将事件（生产上一般是消息）记录下来并基于此形成有限数据集（表）构建应用来完成。为了得到最新数据的计算结果，必须先将它们写入表中并重新执行 SQL 查询，然后将结果写入存储系统比如 MySQL 中，再生成报告。 Apache Flink 同时支持流式及批量分析应用，这就是我们所说的批流一体。Flink 在上述的需求场景中承担了数据的实时采集、实时计算和下游
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2023-10-25 04:37:48
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一、首先看下整个互联网行业所有产品的本质需求： 存储：大量数据的存储，对应的产品和组件如下，HDFS、HBASE、MySql、Redis、MongoDB、es、时序数据库、图数据库、对象数据库、数据湖取：单点取(例如MySql中select * from table where id =1)、批量取（类似
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2023-07-28 17:14:28
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目录前言：1、springboot引入依赖：2、yml配置文件3、创建SQL server CDC变更数据监听器4、反序列化数据,转为变更JSON对象5、CDC 数据实体类6、自定义ApplicationContextUtil7、自定义sink 交由spring管理，处理变更数据前言： 我的场景是从SQL Server数据库获取指定表的增量数据
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2023-10-19 16:09:03
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一、flink中checkpoint执行流程checkpoint机制是Flink可靠性的基石，可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时，能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态，保证应用流图状态的一致性。Flink的checkpoint机制原理来自“Chandy-Lamport algorithm”算法。 (分布式快照算)每个需要checkpoint的应用在启
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2023-12-06 23:00:29
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# 使用Flink CDC实现实时监控MySQL数据库
随着大数据技术的不断发展，实时数据处理越来越受到重视。Apache Flink是一种强大的流处理框架，支持高吞吐量和低延迟的实时数据处理。本篇文章将重点介绍如何利用Flink CDC（Change Data Capture）实现MySQL数据库的实时监控，包括代码示例和流程图。
## 什么是Flink CDC？
Flink CDC是一种
原创
2024-09-16 05:53:39
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# Flink CDC同步Redis数据
## 引言
随着大数据时代的到来，企业需要处理和分析的数据量越来越大。流式数据处理成为了一种重要的数据处理方式。Flink作为一种流式数据处理引擎，受到了广泛的关注和应用。
在企业应用中，数据同步是一个常见的需求。CDC(Change Data Capture)是一种常见的数据同步方式，它可以将数据源中的变更捕获并传输到目标系统中。Flink提供了一
原创
2023-08-14 11:40:29
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【代码】springboot整合flink cdc监听数据库数据。
原创
2023-03-05 09:37:28
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# Flink CDC Java读取MySQL数据库数据的实现流程
## 1. 环境准备
在开始实现之前，确保已经完成以下准备工作：
- 安装Java JDK 8及以上版本
- 安装Apache Flink
- 安装MySQL数据库
- 下载并引入Flink的相关依赖库
## 2. 实现步骤
下面是实现"flink cdc java 读取 mysql 数据库数据"的步骤：
| 步骤 |
原创
2023-10-28 05:04:27
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# 使用Flink CDC监控MySQL数据库变更数据
随着数据驱动的时代到来，实时数据流处理技术逐渐成为企业构建现代数据架构的重要组成部分。Apache Flink是一种强大的实时流处理框架，而Flink CDC（Change Data Capture）能够有效地捕捉和监控MySQL等数据库的变更数据。本文将为大家介绍如何使用Flink CDC监控MySQL数据库的变更数据，并提供代码示例。
原创
2024-09-12 07:12:14
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1. 技术详情CDC 的实现方式主要有两种，分别是基于查询和基于日志：基于查询：查询后插入、更新到数据库即可，无须数据库的特殊配置以及账号权限。它的实时性基于查询频率决定，只能通过提高查询频率来保证实时性，而这必然会对 DB 造成巨大压力。此外，因为是基于查询，所以它无法捕获两次查询之间数据的变更记录，也就无法保证数据的一致性。基于日志：通过实时消费数据的变
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2023-11-28 10:51:50
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## Flink CDC MySQL数据库链接个数
在使用Flink进行CDC（Change Data Capture）时，我们经常需要连接到MySQL数据库来获取数据变更。然而，随着任务数量的增加，数据库链接数也会相应增加，这可能会对数据库性能造成影响。本文将介绍如何在Flink中管理MySQL数据库链接个数，以避免对数据库造成过大负担。
### Flink CDC
Flink的CDC库可
原创
2024-03-17 05:40:05
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# Flink CDC到Hive实现流程
## 1. 概述
本文将介绍如何使用Apache Flink实现Change Data Capture（CDC）到Hive的流程。CDC是一种用于捕捉和传输数据库更改的技术，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具。通过将Flink与Hive集成，我们可以将实时的数据库更改数据流导入到Hive中进行分析和查询。
下面是实现这个流程的步骤概览：
原创
2023-08-21 03:34:54
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## Flink CDC 到 Hive 的实现流程
Apache Flink 是一个强大的流式处理框架，而 Change Data Capture (CDC) 是数据库变化捕获的一种方式。结合这两者，我们能够实时将数据库的变化流转到 Hadoop Hive 数据仓库中。这篇文章将指导你一步步实现 Flink CDC 到 Hive 的数据流转。
### 整体流程
我们可以将整个流程分为以下几个
原创
2024-08-30 08:03:49
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# Java整合Flink CDC 实现数据库检测的完整指南
在现代数据处理场景中，如何实时监控数据库的变化是一个重要的话题。Apache Flink与Change Data Capture（CDC）的结合，为我们提供了一种强大的解决方案，使得我们能够实时捕获和处理数据库的变更。本文将指导你如何使用Java整合Flink CDC 来实现数据库检测。
## 整体流程
为了实现数据库检测，我们可
原创
2024-09-14 06:14:49
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一. 背景数据准实时复制（CDC）是目前行内实时数据需求大量使用的技术，随着国产化的需求，我们也逐步考虑基于开源产品进行准实时数据同步工具的相关开发，逐步实现对商业产品的替代。我们评估了几种开源产品，canal,debezium,flink CDC等产品。作了如下的对比：组件CanalDebeziumFlink开源方阿里redhatflink社区+阿里开发语言JavaJavaJ
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2023-10-08 22:08:48
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这段时间开始调研使用 StarRocks 做准实时数据仓库：flink cdc 实时同步数据到 StarRocks，然后在 StarRocks 中做分层计算，直接把 StarRocks 中的 ADS 层提供给 BI 查询。架构如下：由于用到的表比较多，不能用 Flink SQL 给每个表都做个 CDC 的任务（任务太多不好维护、对数据库又可能有些压力），就用 Flink Stream Api 写了
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2024-08-19 14:59:12
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