CDC什么是CDCCDC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，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。CDC类型CDC主要分为基于查询和基于Binlog的两种方式。基于查询的CDC基于Binlog的CDC开源产品Sqoop、Kafka JDBC Sour
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2023-08-22 09:55:57
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类型1.Main data file:主数据文件，有且只有一个。（.mdf）2.Next data file:次数据文件，0~n个。 (.ndf)3.Log data file:日志文件 1~n个 (.ldf)空间分配原则先分配后使用的原则多余的空间、未使用的空间通过压缩数据文件（包括日志文件）来释放出来读写机制1.对于数据文件，如果同时存在次文件，数据库采用比例填充的读写机制，即同时向多个数据文
通过本文，你将学到：如何使用 Blink Planner一个简单的 SqlSubmit 是如何实现的如何用 DDL 创建一个 Kafka 源表和 MySQL 结果表运行一个从 Kafka 读取数据，计算 PVUV，并写入 MySQL 的作业设置调优参数，观察对作业的影响SqlSubmit 的实现笔者一开始是想用 SQL Client 来贯穿整个演示环节，但可惜 1.9 版本 SQL
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2023-09-04 19:16:11
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Canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，利用Java开发。主要用途是基于MySQL数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费，目前主要支持MySQL。1. 前言基于日志增量订阅和消费的业务包括数据库镜像数据库实时备份索引构建和实时维护(拆分异构索引、倒排索引等)业务 cache 刷新带业务逻辑的增量数据处理当前的 canal 支持源端 MySQL 版本包括 5.1.x , 5.5.x , 5.6.
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2024-09-02 16:34:20
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flink SQL 将msyql当做数据源阿里耙耙开源的flink-mysql-conn-cdc：https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors
原理：获取mysql增删改查所产生的日志信息binlog，将二进制binlog数据(StringDebeziumDeserializationSchema)反序列化转化成kafka-Debezium-J
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2024-07-02 16:24:01
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# Flink SQL 读取 MySQL 数据
在数据处理领域，Flink 是一个强大的开源分布式计算框架，它能够处理大规模实时和批处理数据任务。Flink SQL 是 Flink 的一个重要组件，它允许用户使用 SQL 语言进行数据处理和分析。在本文中，我们将详细介绍如何使用 Flink SQL 读取 MySQL 数据。
## 准备工作
在开始之前，我们需要进行一些准备工作：
1. 安装
原创
2023-08-03 16:52:14
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前面转载了Flink CDC的机制文章，原理看起来还是比较好理解的，那么接下来很多人肯定都跃跃欲试了。这篇文章分享一下MySQL作为源端，使用Flink SQL如何读取MySQL数据。注意：如果经验有限，在进行所有的软件安装配置操作之前，请先仔细阅读一遍Flink CDC官方文档，目的主要是从文档中获取到Flink CDC与Flink版本对照关系及其他软件的支持版本。本文章使用的软件版本如下：fl
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2023-08-18 15:03:05
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# 实现“flink 读mysql一次读多少”的流程和步骤
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 创建Flink环境
创建Flink环境 --> 连接MySQL数据库
连接MySQL数据库 --> 读取数据
读取数据 --> 处理数据
处理数据 --> 结束
结束 --> [*]
原创
2024-05-11 05:24:36
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这里写自定义目录标题开发环境系统： Ubuntu 20.04软件架构：JDK 15.0.2 + zookeeper 3.6.2 + kafka 2.7.0 + flink 1.12.2 + mysql 8 + Maven 3.6.3IDE：IDEA + navicat1. 安装JDK2. 安装zookeeper配置系统环境变量添加启动3. 安装kafka4. 安装flink5. 安装MySQL6
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2024-07-24 20:37:51
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# 如何使用 Flink CDC 将 MySQL 数据读入 ClickHouse
在现代的数据处理和分析过程中，我们常常需要将数据从一种数据库系统转移到另一种系统。本文将介绍如何使用 Apache Flink 的变更数据捕获功能（Flink CDC）将 MySQL 数据实时同步到 ClickHouse。本教程将分为几个部分，首先概述整个流程，然后详细解释每一步所需的代码和配置。
## 整体流程
# 通过 Java Flink 读取 MySQL 的 Binlog
在实时数据处理领域，Flink 是一个强大的工具，可以用于实时流数据处理。有时候，我们需要从 MySQL 数据库的 Binlog 中读取数据并进行处理。本文将介绍如何使用 Java Flink 来读取 MySQL 的 Binlog。
## 准备工作
在开始之前，需要确保已经安装了 Flink，并且你有一个运行中的 MySQL
原创
2024-05-23 07:17:21
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# 从多张 MySQL 表中读取数据：Flink CDC
## 引言
Flink 是一个基于流处理的大数据计算引擎，能够处理实时数据流以及批量数据。而 CDC（Change Data Capture）是一种用于捕获数据库变更的技术，可以用来实时监控数据库表中的数据变化。在本文中，将介绍如何使用 Flink CDC 从多张 MySQL 表中读取数据，并进行相应处理。
## Flink CDC
原创
2024-06-30 05:00:57
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一 、binlog 简介binlog是 MySQL Server 层记录的二进制日志文件，用于记录 MySQL 的数据更新或者潜在更新(比如 DELETE 语句执行删除而实际并没有符合条件的数据)，select 或 show 等不会修改数据的操作则不会记录在 binlog 中。通常在 binlog_format = ROW 的环境下，我们可以通过 binl
## Flink读取Redis的实现流程
本文将介绍如何使用Flink读取Redis的步骤和相应的代码示例。下面是实现该过程的详细步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入Flink和Redis的相关依赖库 |
| 2 | 创建Flink流处理环境 |
| 3 | 创建Redis连接配置 |
| 4 | 创建Redis数据源，并指定读取的key |
| 5 |
原创
2023-08-26 05:21:42
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# FLINK 读取 Redis
## 简介
在大数据处理领域，Apache Flink 是一个流式处理引擎，它可以处理实时数据流以及批处理任务。Flink 提供了丰富的功能，包括流式数据处理、事件时间处理、窗口计算、状态管理等。与其他处理引擎相比，Flink 提供了更高的吞吐量和更低的延迟。
Redis 是一个内存数据库，用于缓存和存储数据。它支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合和
原创
2023-08-13 17:56:31
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0、前言 最近有个需求，需要使用flinksql读写redis，由于官网上并没有redis的connector，在网上找了很久，开源的几个connector又没法满足要求，所有这里就自己动手实现了一个。已经适配了各个版本的flink，从flink1.12到flink1.15。 简单介绍一下功能吧：将redis作为流表时支持BLPOP、BRPOP、LPOP、RPOP、SPOP等命令；使用lua脚
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2023-06-30 13:11:52
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概念理解 流计算系统中经常需要与外部系统进行交互，比如需要查询外部数据库以关联上用户的额外信息。通常，我们的实现方式是向数据库发送用户a的查询请求(例如在MapFunction中)，然后等待结果返回，在这之前，我们无法发送用户b的查询请求。这是一种同步访问的模式，如下图左边所示。图中棕色的长条表示等待时间，可以发现网络等待时间极大地阻碍了吞吐和延迟。为了解决同步访问的问题，异步模式可以并发地处理多
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2023-10-08 08:59:12
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由于存在dim层中的维度表数据是在Hbase中，查询关联时一般是一行一行的读取如select * from t where v=v1 and v=v2;而Hbase读取一条数据大概时间在10ms左右。因此Hbase的读数据速度就不能满足时效性要求，上游kafka数据发送过多而下游处理时间不够导致flink反压机制触发，任务处于亚健康状态。时间长了上游就会阻塞，flink1.5之前是通过TCP的反压
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2023-10-08 08:58:58
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# 使用Flink读取Kafka并写入MySQL的完整指导
Flink是一款强大的流处理框架，而Kafka是流数据传输的利器。将Flink与Kafka和MySQL结合，可以构建一种高效的数据处理流程。本文将为您详细讲解如何通过Java代码实现从Kafka读取数据并将其写入MySQL的全过程。
## 整体流程
在我们开始之前，首先需要了解整个过程的步骤。以下是简要步骤的表格：
| 步骤
原创
2024-10-12 04:26:27
29阅读
## 实现 Flink CDC 读取 MySQL 增量数据的步骤
### 1. 准备工作
在开始实现之前，确保以下准备工作已完成：
- 安装 Flink：首先需要安装 Flink，可以通过官方网站下载安装包并按照指导进行安装。
- 搭建 MySQL 环境：确保已经搭建好 MySQL 数据库，并且可以访问该数据库。可以使用 Docker 快速搭建一个本地 MySQL 环境。
- 下载并导入
原创
2023-11-08 09:34:51
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