前言：主要讲解了技术原理，入门与生产实践，主要功能：全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件，主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中，Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎，其SQL API又提供了强大的流式计算能力，因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如，Flink
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2023-09-05 20:31:18
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MySQL CDC连接器允许从MySQL数据库读取快照数据和增量数据。本文档根据官网翻译了如何设置MySQL CDC连接器以对MySQL数据库运行SQL查询。依赖关系为了设置MySQL CDC连接器，下表提供了使用构建自动化工具（例如Maven或SBT）和带有SQL JAR捆绑包的SQL Client的两个项目的依赖项信息。1、Maven依赖<dependency>
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2024-05-24 12:54:36
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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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首先sqlserver版本：要求sqlserver版本为14及以上，也就是SQL Server 2017 版。sqlserver开启cdc，具体细节可以百度，有一点要注意，必须启动SQL Server 代理服务。如果需要断点续传，需要设置ck，由于我们这边设备有限。使用的是RocksDBStateBackend，把数据保存到本地了。如果有大数据环境，建议使用FsStateBackend（
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2023-06-04 16:29:35
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flink jdbc分库分表实现方式前言流程梳理需求分析jdbc自带拆分配置结合flink-jdbc-connector数据拆分，进行表拆分实现分表实现分库分表实战 前言在flink提供的jdbc-connector中，只支持单表的数据同步，但是在日常任务中，在随着业务量的增大，单表记录数过多，会导致数据查询效率降低，因此会将表进行拆分，使一个业务表对应多个分表。如order拆分为1024张分表
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2024-04-25 11:52:01
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1.创业的感受累，累，累，已经连续创业3天，2晚失眠睡不着，中午午休也睡不着，衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴，哈哈....。但是觉得自己在成长和进步，连续不断的输出，让我不得已不断的学习，不断的输入。有时候会觉得，特别的孤独，特么的说好大家一起开源，一起创业，但是真正行动的时候，都看不到人，感觉一个人走在漆黑的一望无际的沙漠中，但是我还是要选择走下去呀，你想想打铁还需自生硬，如果我自己都不行动，那
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2024-08-30 16:25:56
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前言 今天不分享基础概念知识了，来分享一个马上工作需要的场景，要做数据的抽取，不用kettle，想用flink。实际就是flink的sql、table层级的api。一、CDC CDC （Change Data Capture） ，在广义的概念上，只要能捕获数据
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2023-11-02 21:33:45
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1.出现的问题
在用vs.net2013版时随系统自带了sqlserver的精简版sqllocaldb,是专门为开发者调试而提供的便捷轻量化的。问题也就出现在这里，在vs里IISexpress是可以正常调试的，但是移植到IIS下就会出现下列问题：
在与 SQL Server 建立连接时出现与网络相关的或特定于实例的错误。未找到或无法访问服务器。请验证实例名称是否正确并且 SQL Serv
写在前面SQL Server开启CDC1. 将指定库的实例先开启CDC2. 开启需要开启CDC的表3. 关闭CDC功能更详细信息参照官网写在前面鉴于老旧数据的结构和项目都在sqlserver上存储，且迁移成本巨大，当下要为sqlserver的存储过程减负。要将一部分流式的动态数据实现实时查询并存储数仓。那在现有的数据环境下， 将sqlserver的数据通过flink 接管实现数据输出和仓库存储。S
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2023-10-02 16:00:47
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目录问题描述问题排查思路确认Listener状态Java异常体系捕获ThrowableThreadPoolExecutor的线程无故丢失问题Java Heap OOM解决方案：问题描述 代码不方便展示，只大概介绍一下sqlserver cdc的实现原理： 源码使用的是FlinkS，并对其sqlserver-connector进行的改造，其中Sql
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2023-11-02 08:47:04
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摘要：本文整理自 Apache Flink Committer，Flink CDC Maintainer，阿里巴巴高级开发工程师徐榜江（雪尽）在 5 月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括：Flink CDC 技术传统数据集成方案的痛点基于 Flink CDC 的海量数据的实时同步和转换Flink CDC 社区发展点击查看直播回放 & 演讲PDF一、Flink
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2024-02-29 07:27:30
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一、准备工作在开始研究Flink CDC原理之前(本篇先以CDC1.0版本介绍，后续会延伸介绍2.0的功能)，需要做以下几个工作(本篇以Flink1.12环境开始着手)打开Flink官网(查看Connector模块介绍)打开Github,下载源码(目前不能放链接，读者们自行在github上搜索)apache-flinkflink-cdc-connectorsdebezium开始入坑二、设计提议2.
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2024-02-19 20:41:34
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Flink之容错机制一、检查点（Checkpoint）1.1、定义1.2、启用及配置检查点二、保存点（savepoint）2.1、保存点的用途2.2、使用保存点2.2.1、创建保存点2.2.2、从保存点重启应用 一、检查点（Checkpoint）1.1、定义有状态流应用中的检查点（checkpoint），其实就是所有任务的状态在某个时间点的一个快照（一份拷贝）。简单来讲，就是一次“存盘”，让我们
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2024-03-07 23:00:35
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目录对flink checkpoint的理解与实现背景什么是flink checkpoint链接我的一些理解checkpoint实现流程checkpoint存储checkpoint实现checkpoint和savepoint的区别AB Test 对flink checkpoint的理解与实现背景由于我们公司的实时架构主要是kafka -> spark/storm -> kafka -
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2024-06-19 18:45:31
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文章目录1.CDC概述1.1 CDC1.2 CDC 分类1.3 Flink-CDC1.4 ETL 分析2.Flink CDC 编码2.1 提前准备2.2 mysql 的设置2.3 java 代码编写3.利用自定义格式编码4.Flink Sql 编码5.Flink CDC 2.0
原创
2022-05-26 00:37:26
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本文介绍了 单表->目标源单表同步，多单表->目标源单表同步。注：1.16版本、1.17版本都可以使用火焰图，生产上最好关闭，详情见文章末尾Flink版本：1.16.2环境：Linux CentOS 7.0、jdk1.8基础文件：flink-1.16.2-bin-scala_2.12.tgz、flink-connector-jdbc-3.0.0-1.16.jar、(
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2024-06-24 20:57:00
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文章目录简介种类基于日志的 CDC 方案介绍flink作为etl工具应用场景开源地址最新flink cdc官方文档分享流程图1.X痛点目前支持开发方式开发测试大致流程使用mysql开启binlog代码 简介CDC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
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2023-08-06 11:24:31
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文章目录01 Flink CDC介绍02 Apache Iceberg介绍03Flink CDC打通数据实时导入Iceberg实践3.1 数据入湖环境准备3.2 数据入湖速度测试3.3 数据入湖任务运维3.4 数据入湖问题讨论04未来规划4.1 整合Iceberg到实时计算平台4.2 准实时数仓探索 在构建实时数仓的过程中，如何快速、正确的同步业务数据是最先面临的问题，本文主要讨论一下如何使用
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2024-08-27 11:37:25
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println(dataBaseList, tableList)
val debeziumProps = new Properties()
debeziumProps.setProperty(“debezium.snapshot.mode”,“never”)
val mysqlSource = MySqlSource.builderString .hostname(sourceFormat.
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2024-07-22 16:22:52
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前言 关于cdc（change data capture）不知道的小伙伴们可以去百度一下，简单来说就是对于数据库的变更进行一个探测，因为数据库的更改对于客户端来说是没有感知的，你需要开启线程去查询，才知道数据有没有更新，但是就算是查询，如果是直接select * from ....,这样获取的结果还要和上次获取的结果对比，才知道数据有没有发生变化
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2023-09-27 13:42:28
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