在之前的数据同步中，好比咱们想实时获取数据库的数据，通常采用的架构就是采用第三方工具，好比canal、debezium等，实时采集数据库的变动日志，而后将数据发送到kafka等消息队列。而后再经过其余的组件，好比flink、spark等等来消费kafka的数据，计算以后发送到下游系统。 &nb
转载
2024-06-06 12:25:58
677阅读
flink cdc
原创
2024-02-28 17:22:17
128阅读
MongoDB在使用MongoDB时，有一个原则： 使用不存在的对象即创建该对象例如： user.nickname = Dragonfire 他的数据存储格式是： [ {
ID:1,
name:jinwangba,
age:84,
h
# 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
# 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
269阅读
本教程的演示基于 Docker 环境，都将在 Flink SQL CLI 中进行，只涉及 SQL，无需一行 Java/Scala 代码，也无需安装 IDE。假设我们正在经营电子商务业务，商品和订单的数据存储在 MySQL 中，订单对应的物流信息存储在 Postgres 中。对于订单表，为了方便进行分析，我们希望让它关联上其对应的商品和物流信息，构成一张宽表，并且实时把它写到 ElasticSear
转载
2024-08-13 10:28:23
387阅读
Windows 属性Windows 就是基于ListState 和 AggregateState来做的存储，Windows里面有三个重要的属性，Assigner、Trigger、Evictor (非必须)。WindowsAssignerTumblingEventTimeWindowsprotected TumblingEventTimeWindows(long size, long offset,
flinkcdc同步完全量数据就不同步增量数据了使用flinkcdc同步mysql数据，使用的是全量采集模型startupOptions(StartupOptions.earliest())全量阶段同步完成之后，发现并不开始同步增量数据，原因有以下两个：原因1：1.mysql中对应的数据库没有开启binlog在/etc/my.cnf配置文件中，在[ mysqld ]添加以下内容[mysqld]
转载
2023-11-28 00:02:30
1149阅读
为何选择 Flink？ 人们对某件事的正确理解往往来自基于有效论据的结论。要获得这样的结论，最有效的方法就是沿着事件发生的轨迹进行分析。许多系统都会产生连续的事件流，如行驶中的汽车发射出 GPS 信号，金融交易，移动通信基站与繁忙的智能手机进行信号交换，网络流量，机器日志，工业传感器和可穿戴设备的测量结果，等等。如果能够高效地分析大规模流数据，我们对上述系统的理解将会更清楚、更快速。简而言之
转载
2024-08-29 13:36:09
52阅读
如果想要把数据库的数据同步到别的地方,比如es,mongodb,大家会采用哪些方案呢？定时扫描同步？实时日志同步?定时同步是一个很好的方案，比较简单，但是如果对实时要求比较高的话，定时同步就有点不合适了。今天给大家介绍一种实时同步方案，就是是使用flinkcdc 来读取数据库日志，并且写入到elasticsearch中。1.什么是flinkcdc?Flink CDC（Change Data Cap
原创
精选
2023-11-17 15:47:01
519阅读
## Spring Boot集成Flink CDC同步MySQL数据库教程
### 一、流程概述
为了实现Spring Boot集成Flink CDC同步MySQL数据库，我们需要经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 配置Flink环境 | 配置Flink环境并导入相关依赖 |
| 2. 配置Flink CDC | 配置Flink CDC连接M
原创
2024-03-23 04:06:04
524阅读
数据湖是大数据领域近年来非常火热的技术，传统数仓无法实现增量数据的实时更新，也无法支持灵活的元数据格式，数据湖技术便在这一背景下诞生了。数据库的增量变更是数据湖中增量数据的主要来源，但目前 TiDB 的入湖路径还比较割裂，全量变更用 Dumpling 组件，增量变更用 TiCDC 组件。两者处于割裂的链路， TiDB 也无法通过实时物化视图完成数据入湖的实时清洗和加工。在 TiDB Hackath
转载
2024-09-12 13:28:24
167阅读
main:package com;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStream
转载
2024-07-24 19:45:36
151阅读
整理：陈政羽（Flink 社区志愿者） Flink 1.11 引入了 Flink SQL CDC，CDC 能给我们数据和业务间能带来什么变化？本文由 Apache Flink PMC，阿里巴巴技术专家伍翀 (云邪）分享，内容将从传统的数据同步方案，基于 Flink CDC 同步的解决方案以及更多的应用场景和 CDC 未来开发规划等方面进行介绍和演示。传统数据同步方案 基于 Flink S
转载
2023-12-22 14:12:58
140阅读
1、初识 FlinkFlink 起源于 Stratosphere 项目，Stratosphere 是在 2010~2014 年由 3 所地处柏林的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目，2014 年 4 月 Stratosphere 的代 码被 复制 并捐赠 给了 Apache 软件基 金会， 参加 这个 孵化项 目的 初始 成员 是Stratosphere 系统的核心开发人员，2014 年
转载
2024-03-28 03:52:45
72阅读
Flink的三种时间在谈watermark之前，首先需要了解flink的三种时间概念。在flink中，有三种时间戳概念：Event Time 、Processing Time 和 Ingestion Time。其中watermark只对Event Time类型的时间戳有用。这三种时间概念分别表示：Processing time处理时间，指执行算子操作的机器的当前时间。当基于处理时间运行时，所有关于
转载
2024-03-15 16:19:06
182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
转载
2024-03-14 22:14:54
327阅读
一、数据实时同步方案思考一个问题，如果想要把数据库的数据同步到别的地方,比如es,mongodb,大家会采用哪些方案呢？:::定时扫描同步？实时日志同步?定时同步是一个很好的方案，比较简单，但是如果对实时要求比较高的话，定时同步就有点不合适了。今天给大家介绍一种实时同步方案，就是是使用flinkcdc 来读取数据库日志，并且写入到elasticsearch中。1.什么是flinkcdc?Flink
原创
精选
2023-12-20 13:48:57
578阅读
导读： 首先做个自我介绍，我目前在阿里云云计算平台，从事研究 Flink 和 Hudi 结合方向的相关工作。目前，Flink + Hudi 的方案推广大概已经有了一年半的时间，在国内流行度也已比较高，主流的公司也会尝试去迭代他们的数仓方案。所以，今天我介绍的主题是 Flink 和 Hudi 在数据湖 Streaming 方向的一些探索和实践，将会围绕以下四点展开：Apache Hudi 背景介绍F
转载
2024-02-10 21:18:21
35阅读
Flink自称是一个低延迟、高吞吐、有状态、容错的流式计算矿建。其中容错机制在之前的两篇介绍Checkpoint机制的文章中已经说明过了，本文主要了解下Flink是如何实现低延迟与高吞吐的。 低延迟 VS 高吞吐： 低延迟和高吞吐其实是悖论。如果要求数据延迟低的话，那么数据肯定是来一条就处理一条，然后马上将数据发送给下游，这
转载
2024-07-24 12:41:47
298阅读
