文章目录滚动策略分区提交分区提交触发器分区时间的抽取分区提交策略完整示例定义实体类自定义source写入file flink提供了一个file system connector，可以使用DDL创建一个table，然后使用sql的方法将数据写入hdfs、local等文件系统，支持的写入格式包括json、csv、avro、parquet、orc。 一个最简单的DDL如下：CREATE TABLE
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2023-08-28 16:02:21
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文章目录开发环境版本说明摘要本文大纲环境搭建基础环境准备Flink环境准备安装 FlinkSQL Client与hive集成配置**加入依赖包启动Kafka数据准备测试启动kafka创建主题测试消费用SQL Client读取kafka数据启动sql clientFlink sql client创建表，测试消费流数据创建表写数据（消费Kafka）验证查看数据表 开发环境版本说明组件版本号jdk1.
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2024-07-24 12:39:27
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一、CDC 概述CDC 的全称是 Change Data Capture ，在广义的概念上，只要是能捕获数据变更的技术，我们都可以称之为 CDC 。目前通常描述的 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。CDC 技术的应用场景非常广泛：数据同步：用于备份，容灾；数据分发：一个数据源分发给多个下游系统；数据采集：面向数据仓库 / 数据湖的 ETL 数据集成，是非常重要
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2024-05-04 22:51:29
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利用 Apache Flink CDC 将实时数据写入到 Hive 是现代数据处理架构中的一种重要需求。随着大数据技术的快速发展，许多用户在实现数据整合时会遇到各种各样的问题。本文将详细记录解决“Flink CDC 如何写入到 Hive 中”这一问题的过程，涵盖用户背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试与预防优化等要素。
## 问题背景
在某电商平台，用户希望实时捕获数据库中的变更数据，
如何使用Flink CDC将数据写入HBase
## 引言
Flink是一个开源的流处理框架，而CDC（Change Data Capture）是一种用于捕获数据变化的技术。在本文中，我将向你展示如何使用Flink CDC将数据写入HBase数据库。
## 整体流程
下面是实现“flink cdc hbase写入”的整体流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*]
原创
2023-12-25 07:13:32
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# 使用 Flink CDC 将数据写入 Redis
在现代数据处理工作流中，实时数据流的处理是越来越重要的。Apache Flink 是一个强大的流处理框架，它可以高效地处理海量数据。而 Debezium 结合 Apache Flink 的变化数据捕获 (CDC) 功能使得从数据库捕获变化并实时流转成为可能。本文将探讨如何使用 Flink CDC 将数据写入 Redis，并提供详细的代码示例和
# 使用 Flink CDC 写入 MySQL 的详细指南
Apache Flink 是一种流处理框架，结合 Canal 和 Debezium 等工具可以实现实时的数据捕获（CDC, Change Data Capture）。在这篇文章中，我们将学习如何将 Flink CDC 数据流写入 MySQL 数据库。以下是实现这一目标的步骤及其详细说明。
## 流程概述
| 步骤 | 描述
一、背景在生产实践中，通过FlinkCDC读取数据，除了落地hadoop入湖供下游离线使用外，也会存在写入kafka供实时程序消费使用。那么flink里，kafka connector有哪些？各有什么特征？使用时要注意什么呢？且让我们开始flink kafka connector探索之旅。二、测试环境准备2.1 基础运行环境搭建在开始实操探索之前，至少确保你已经搭建好了FlinkCDC-Hudi的
目录DataSet 和DataStreamAnatomy of a Flink Program（剖析Flink程序）Lazy Evaluation（延迟计算）Specifying Keys（指定的键）Specifying Transformation Functions（指定转换功能）Supported Data Types（支持的数据类型）Java Tuples and Scala Case C
Flink CDC 实现数据实时同步1.什么是Flink_CDCCDC 全称是 Change Data Capture（变化数据获取） ，它是一个比较广义的概念，只要能捕获变更的数据，我们都可以称为 CDC 。业界主要有基于查询的 CDC 和基于日志的 CDC ，可以从下面表格对比他们功能和差异点。2.Flink_CDC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系
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2023-11-09 00:49:52
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使用flink-cdc实现实时数据库同步Flink CDC Connectors 是Apache Flink的一组源连接器，使用变更数据捕获 (CDC) 从不同的数据库中获取变更。基于查询的 CDC：sqoop、dataX等，离线调度查询作业，批处理。把一张表同步到其他系统，每次通过查询去获取表中最新的数据；无法保障数据一致性，查的过程中有可能数据已经发生了多次变更；不保障实时性，基于离线调度存在
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2023-07-21 18:51:08
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这篇文章是开始的时候写了篇随笔，更深入的cdc的使用和源码分析请参考：深入解读flink sql cdc的使用以及源码分析 文章目录CDC简介CanalCanalJson反序列化源码解析 CDC简介CDC,Change Data Capture,变更数据获取的简称，使用CDC我们可以从数据库中获取已提交的更改并将这些更改发送到下游，供下游使用。这些变更可以包括INSERT,DELETE,UPDAT
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2023-10-17 20:33:25
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文章目录一、CDC 入湖1.1、[开启binlog]()1.2、创建测试表1.2.1、创建mysql表1.2.2、将 binlog 日志 写入 kafka1、使用 mysql-cdc 监听 binlog2、kafka 作为 sink表3、写入sink 表1.2.3、将 kakfa 数据写入hudi1、kafak 作为 源表，flinksql 消费kafka二、Bulk Insert (离线批量导
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2023-12-01 15:05:24
1020阅读
package com.zallsteel.flink.app.log;import com.google.gson.Gson;import com.zallsteel.flink.entity.ChangelogVO;import com.zallsteel.flink.utils.ConfigUtils;import org.apache.commons.lang3.time.FastDateFormat;import org.apache.flink.api.common.eventt
原创
2022-01-07 16:25:05
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有一个这样的场景，有大批量数据在mongo中，其中mongo中数据还会频繁变更，但是几乎不会删除，这样的数据需要产生一个大屏来供用户看统计数据，之前的设计方案是直接通过定时任务每10分钟去mongo计算一次，这种做法除了计算慢还可能会导致影响业务，所以需要通过大数据来计算增加大屏的实时性，且降低对业务的影响。我提供如下解决方案：mongo中数据通过cdc同步到kafka，然后kafka中数据再分别
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2023-09-04 15:09:13
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# 如何实现 "flink cdc 监听hive"
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会刚入行的小白如何实现 "flink cdc 监听hive"。以下是整个过程的步骤：
## 步骤
```mermaid
gantt
title 实现 "flink cdc 监听hive" 的步骤
section 步骤1
学习flink cdc插件 : done, 2022-12-25
原创
2024-05-21 05:32:56
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1. 测试过程环境版本说明Flink1.13.1Scala2.11CDH6.2.0Hadoop3.0.0Hive2.1.1Hudi0.10(master)PrestoDB0.256Mysql5.72. 集群服务器基础环境2.1 Maven和JDK环境版本2.2 Hadoop 集群环境版本2.3 HADOOP环境变量配置export HADOOP_HOME=/opt/cloudera/parcels
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2024-09-15 20:05:43
169阅读
package com.zallsteel.flink.app.log;import com.google.gson.Gson;import com.zallsteel.flink.entity.ChangelogVO;import com.zallsteel.flink.utils.ConfigUtils;import org.apache.commons.lang3.time.FastDateFormat;import org.apache.flink.api.common.eventt
原创
2021-06-21 15:52:15
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目录1.背景2.说明3.相关工具类4.FlinkCDC读取MySQL业务库数据5.FlinkCDC读取配置表信息6.从Kafka中消费主流数据7.主流连接广播流8.处理主流和广播配置流9.将侧输出流数据通过Phoenix写入HBase 10.将主流数据写入Kafka11.完整主程序1.背景 在实时计算中一般把维度数据写入存储容器，一般
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2024-01-06 05:56:09
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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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