- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏小道
Flink CDC
一、什么是CDC? CDC是Change Data Capture（变更数据获取）的简称。 二、CDC 种类 CDC主要分为基于查询和基于Binlog两种方式，我们主要了解一下这两种之间的区别： 基于查询的CDC 基于Binlog的CDC 开源产品 Sqoop、Kafka JDBC Source flink-cdc-connectors 组件，这是一个可以直接从 MySQL、PostgreSQL 等数据库直接读取全量数据和增量变更数据的 source 组件。 三、Flink CDC案例 3.1 DataStream方式的应用 3.1.1 导入依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.flink 2.0 4.1 Flink-CDC 1.x痛点 4.2 Flink-CDC 2.0 设计 4.3 Flink-CDC 2.0 设计实现 整体概览 在对于有主键的表做初始化模式，整体的流程主要分为
1.1K10编辑于 2023-12-18 - 来自专栏同名公众号：大数据学习指南
Flink CDC 2.2.1 + Flink 1.13 开发一个简单的CDC项目
本文将演示如何使用 Flink DataStream API 开发一个 Flink CDC 应用。 本文的目标： 1.体验如何使用 Flink Stream API 开发一个 Flink CDC Demo，超级简单。 2.以Mysql为例，采集Mysql binlog数据。账号需要什么权限？ Flink CDC 使用 SQL 的方式，可以非常快速的开始一个 Flink CDC 的任务，就像下面这样： 下面开始，我使用Flink代码写一个简单的 Flink CDC 应用 第一步，创建一个 =flink-quickstart-java \ -DarchetypeVersion=1.13.3 第二步，引入 Flink CDC 相关的依赖 <dependency> <groupId>org.apache.flink -- flink-cdc-mysql --> <dependency> <groupId>com.ververica</groupId> <artifactId>flink-connector-mysql-cdc
6.5K21编辑于 2022-05-26 - 来自专栏chaplinthink的专栏
Flink CDC 与Hudi整合
介绍 之前写过Flink CDC sink 到 Iceberg中,本篇主要实践如何CDC到hudi中. 什么是hudi? Flink CDC 与 Hudi整合 版本 Flink: 1.13.1 Hudi: 0.10.1 环境搭建 使用本地环境, hadoop 使用之前虚拟机安装的环境 MySQL Docker 安装个镜像, -- add the dependency matching your database --> <artifactId>flink-sql-connector-mysql-cdc -- <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>--> <! ，Flink CDC社区后续看是否提供 Schema Evolution 的支持.
1.4K20编辑于 2022-05-09 - 来自专栏路过君BLOG from CSDN
Flink MYSQL CDC异常处理
1 Access denied; you need (at least one of) the RELOAD privilege(s) for this operation 原因 账号需要RELOAD这个服务管理员权限 解决 grant reload on *.* to 'user_name'@'%'; 2 Cannot read the binlog filename and position via ‘SHOW MASTER STATUS’ 问题 没有开启binlog 解决 配置文件 [mysq
3K31编辑于 2021-12-07 - 来自专栏大数据生态
Mysql To ES By Flink-CDC
本文将介绍如何通过Flink实现Mysql到ES的CDC近实时数据同步。CDC是（Change Data Capture 变更数据获取）的简称。 目前市面上大多数flink cdc到ES的方法都是flink sql client建源端表同步mysql表，建终端表同步关联ES索引，建立一个同步任务insert into es_table select 但如果需要在CDC过程中进行数据处理则需要手动建立CDC1. <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-scala_2.12</artifactId> < /dependency> <dependency> <groupId>com.ververica</groupId> <artifactId>flink-connector-mysql-cdc
1.9K10编辑于 2023-11-27 - 来自专栏个人总结系列
Flink Mysql CDC 统计处理
1.环境准备 1.1 mysql 开启binlog log_bin=mysql-bin binlog_format=ROW expire_logs_days=30 1.2 flink的cdc依赖 <dependency > <groupId>com.alibaba.ververica</groupId> <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId> CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间', PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE ) ; 2.2 flink sourceFunction = MySQLSource.builder() .hostname("127.0.0.1").port(3306) .databaseList("flink_cdc username' = 'root', " + "'password' = '123456', " + "'database-name' = 'flink_cdc
4.7K30发布于 2021-08-16 - 来自专栏腾讯云流计算 Oceanus
Flink Connector MongoDB CDC实现原理
CDC概述 CDC全称是Change Data Capture，我们通常将能够捕获数据变更的技术称为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的变更技术。 Flink SQL CDC原理介绍 Flink SQL CDC内置了Debezium引擎驱动相关Debezium source connector，利用其抽取日志获取变更的能力，将Debezium引擎获取的对应的数据库变更数据 （SourceRecord）转换为Flink SQL认识的RowData数据，发送给下游，于是Flink提供了一种Changelog Json format。 image.png Flink提供的Changelog Json format我们可以简单的理解为Flink对进来的RowData数据进行了一层包装，然后增加了一个操作类型。 Flink connector mongodb cdc原理 利用Debezium Embeded Engine驱动MongoDB Kafka Connector。
5.4K60发布于 2021-08-25 - 来自专栏指尖数虫
Apache Flink CDC简介与使用
CDC (Change Data Capture) Flink在1.11版本中新增了CDC的特性，简称 改变数据捕获。名称来看有点乱，我们先从之前的数据架构来看CDC的内容。 Apache Flink CDC可以直接从数据库获取到binlog供下游进行业务计算分析。简单来说链路会变成这样 ? Flink 1.11中实现了mysql-cdc与postgre-CDC，也就是说在Flink 1.11中我们可以直接通过Flink来直接消费mysql,postgresql的数据进行业务的处理。 相关依赖 <dependency> <groupId>com.alibaba.ververica</groupId> <artifactId>flink-connector-mysql-cdc< 插入数据可直接在console中看到flink处理的结果 ? 总结 Apache Flink CDC的方式替代了之前的canal+kafka节点.直接通过sql的方式来实现对mysql数据的同步。
9.6K20发布于 2020-11-13 - 来自专栏腾讯云流计算 Oceanus
Flink CDC 原理、实践和优化
Flink CDC 的使用方法 目前 Flink CDC 支持两种数据源输入方式。 Flink CDC Connectors 的实现 flink-connector-debezium 模块 我们在使用 Flink CDC Connectors 时，也会好奇它究竟是如何做到的不需要安装和部署外部服务就可以实现 flink-connector-mysql-cdc 模块 而对于 flink-connector-mysql-cdc 模块而言，它主要涉及到 MySQLTableSource 的声明和实现。 未来展望 在 Flink 1.11 版本中，CDC 功能首次被集成到内核中。 另外，这个版本增加了对 Maxwell 格式的 CDC 数据流支持， 为了更好地完善 CDC 功能模块，Flink 社区创建了 FLINK-18822 以追踪关于该模块的进展。
27.8K189发布于 2021-03-15 - 来自专栏数据中台
Flink-CDC采集Sqlserver实战
本文将详细介绍Flink-CDC如何全量及增量采集Sqlserver数据源，准备适配Sqlserver数据源的小伙伴们可以参考本文，希望本文能给你带来一定的帮助。 1.1 docker拉取镜像看Github上写Flink-CDC目前支持的Sqlserver版本为2012, 2014, 2016, 2017, 2019，但我想全部拉到最新（事实证明，2022-latest <groupId>com.ververica</groupId> <artifactId>flink-connector-sqlserver-cdc</artifactId> sqlserverDebeziumConverter.format.time", "HH:mm:ss"); return properties; }2.2 自定义Sqlserver反序列化格式：Flink-CDC ;import io.debezium.data.Envelope;import org.apache.flink.api.common.typeinfo.BasicTypeInfo;import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation
1.7K10编辑于 2024-07-05 - 来自专栏程序随笔
聊聊Flink CDC必知必会
Flink CDC的设计架构 架构的概要设计如下 为什么是Flink CDC Debezium实现变更数据的捕获，其架构图如下 Debezium官方的架构图中，是通过kafka Streams直接实现的 CDC功能。 Flink SQL CDC端到端数据一致性保障 Flink SQL CDC + JDBC Connector(JDBC表示为Source DB库)本质上是一个Source和Sink并行度为1的Flink Flink SQL CDC用于获取数据库变更日志的Source函数是DebeziumSourceFunction，且最终返回的类型是RowData，该函数实现了CheckpointedFunction， 异常后可以再次做Snapshot，增量同步时，Flink SQL CDC中会记录读取的日志位移信息，也可以replay Flink SQL CDC作为Source组件，是通过Flink Checkpoint
1.2K30编辑于 2023-10-19 - 来自专栏大数据成神之路
Flink CDC我吃定了耶稣也留不住他！| Flink CDC线上问题小盘点
我在之前的文章中已经详细的介绍过Flink CDC的原理和实践了。 如果你对Flink CDC 还没有什么概念，可以参考这里：Flink CDC 原理及生产实践。 不同的kafka版本依赖冲突 不同的kafka版本依赖冲突会造成cdc报错，参考这个issue： http://apache-flink.147419.n8.nabble.com/cdc-td8357. 原因是连接MySQL的用户缺乏必要的CDC权限。 Flink SQL CDC基于Debezium实现。 解决方法：在 flink-cdc-connectors 最新版本中已经修复该问题（跳过了无法解析的 DDL）。 升级 connector jar 包到最新版本 1.1.0：flink-sql-connector-mysql-cdc-1.1.0.jar，替换 flink/lib 下的旧包。
3K70发布于 2021-07-30 - 来自专栏大数据技术架构
Flink社区 | Flink CDC 2.0 正式发布，核心改进详解
二、Flink CDC 项目 讲到这里，先带大家回顾下开发 Flink CDC 项目的动机。 1. 三、Flink CDC 2.0 详解 1. Flink CDC 痛点 MySQL CDC 是 Flink CDC 中使用最多也是最重要的 Connector，本文下述章节描述 Flink CDC Connector 均为 MySQL CDC Connector 不支持水平扩展，因为 Flink CDC 底层是基于 Debezium，起架构是单节点，所以Flink CDC 只支持单并发。 附录 [1] Flink-CDC 项目地址： https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors [2] Flink-CDC 文档网站： https://
3.1K32发布于 2021-08-25 - 来自专栏大数据成神之路
Flink CDC 原理及生产实践
1、Maven依赖 <dependency> <groupId>com.alibaba.ververica</groupId> <artifactId>flink-connector-mysql-cdc </artifactId> <version>1.1.0</version> </dependency> 2、SQL客户端JAR 下载flink-sql-connector-mysql-cdc- 为了不执行检查点，MySQL CDC源将保持检查点等待超时。超时检查点将被识别为失败的检查点，默认情况下，这将触发Flink作业的故障转移。 如何创建MySQL CDC表 1、Sql的方式：（1）定义表如下： -- register a MySQL table 'orders' in Flink SQL CREATE TABLE orders 还请确保没有其他会话正在更改此配置 实践中遇到的问题 1、不同的kafka版本依赖冲突会造成cdc报错：http://apache-flink.147419.n8.nabble.com/cdc-td8357
3.9K20发布于 2021-01-06 - 来自专栏857-Bigdata
【BUG】Flink CDC 2.0.0迷之异常！！！
一、场景还原 基于 Flink CDC 的 SQL Api 实现实时监听 MySQL 的 binlog 数据发送到 Kafka 二、框架版本 框架 版本 Flink 1.13.2 MySQL CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION); env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://namenode_ip:8020/data/checkpoint/flink_cdc "id":1,"name":"1"} {"id":2,"name":"2"} {"id":3,"name":"3"} 2.模拟 Flink 任务失败（停止 Flink 任务） 我这里直接通过Web UI CDC 程序不能很好的解析存储在 hdfs 中的检查点信息 2.从报错日志来看 主要报的错就是反序列化 MySQL 的 binlog 有问题，很难于上述的猜测达成一致 3.从 Flink CDC 社区查阅了 issue，没找到相类似错误 4.从 Flink CDC 的项目地址，发现在 2.0.1 版本修复了一个问题（第10条） Improvements and Bug 1.
2.5K10编辑于 2022-05-17 - 来自专栏路过君BLOG from CSDN
flink cdc table api toDataStream报错解决
版本 flink 1.14.4 flink-cdc 2.2.1 现象 使用flink cdc监听mysql表 使用tableEnv.toDataStream将Table转换为DataString时报错
58820编辑于 2022-06-08 - 来自专栏大数据技术与应用实战
flink教程-详解flink 1.11 中的CDC (Change Data Capture)
CDC简介 Canal CanalJson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 这些变更可以包括INSERT,DELETE,UPDATE等， 用户可以在以下的场景下使用CDC： 使用flink sql进行数据同步,可以将数据从一个数据同步到其他的地方，比如mysql、elasticsearch 可以在源数据库上实时的物化一个聚合视图 因为只是增量同步，所以可以实时的低延迟的同步数据 使用EventTime join 一个temporal表以便可以获取准确的结果 flink 1.11 将这些changelog testGroup', 'canal-json.ignore-parse-errors'='true' -- 忽略解析错误，缺省值false ); CanalJson反序列化源码解析 canal 格式也是作为一种flink pageId=147427289 [2].https://flink.apache.org/news/2020/07/06/release-1.11.0.html#table-apisql-support-for-change-data-capture-cdc
2.6K30发布于 2020-09-15 - 来自专栏Spark学习技巧
SeaTunnel 与 DataX 、Sqoop、Flume、Flink CDC 对比
• DataX 和 Flink CDC 会占用较多的内存资源， Flink CDC 每个作业只能同步一张表，多张表同步需要启动多个 Job 运行，造成巨大浪费资源。 • Flink CDC 只能运行在 Flink 上。 在引擎支持丰富度上，SeaTunnel 具有更佳的优势。 2.14、CDC 同步 • Apache SeaTunnel 和 Flink CDC 支持 CDC 同步。 • DataX 不支持 CDC 同步。 • Flink CDC 没有统计信息。 • DataX 和 Flink CDC 没有 Web UI。
8.5K13编辑于 2024-03-27 - 来自专栏腾讯云大数据
Flink 实现 MySQL CDC 动态同步表结构
作者：陈少龙，腾讯 CSIG 高级工程师 使用 Flink CDC（Change Data Capture) 实现数据同步被越来越多的人接受。 背景 MySQL 存储的数据量大了之后往往会出现查询性能下降的问题，这时候通过 Flink SQL 里的 MySQL CDC Connector 将数据同步到其他数据存储是常见的一种处理方式。 例如 CDC 到 ES 实现数据检索，CDC 到 ClikHouse 进行 OLAP 分析，CDC 到 Kafka 实现数据同步等，然而目前官方 MySQL CDC Connector 还无法实现动态同步表结构 适用版本 flink 1.11 flink-cdc-connector 1.x 无法同步表结构的原因 那么为什么 Flink SQL 无法通过 binlog 来同步表结构呢？ 查阅下源码可以发现，Flink 进行 binlog 数据转换时主要是通过 Flink SQL 中类似 Create Table 的语法预先定义的 Schema 来进行转换的，具体代码如下：
8.4K30编辑于 2022-01-26 - 来自专栏kk大数据
Flink + Debezium CDC 实现原理及代码实战
集成 Debezium 同步数据 下面我们使用 Flink 来消费 Debezium 产生的数据，把变更的数据都同步到另外一张表中。 主要步骤有： 搭建好上述的演示环境； 定义一个源表，从 Kafka 读取数据 定义一个目标表，往目标表写入数据 执行一个 insert into 执行程序 package com.hudsun.flink.cdc ; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings ; import org.apache.flink.table.api.SqlDialect; import org.apache.flink.table.api.TableResult; import customers"; TableResult result = tableEnvironment.executeSql(updateSQL); env.execute("sync-flink-cdc
9.8K31发布于 2020-12-29
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号