flink cdc数据采集流程
时间: 2024-06-01 18:07:11 浏览: 18
Apache Flink是一种分布式流处理引擎,支持高效、准确、可靠地处理流式和批量数据。Flink CDC是Flink的一种组件,主要用于实时采集数据源中的变更数据并进行实时处理。Flink CDC支持MySQL、PostgreSQL和Oracle等关系型数据库的数据采集,可以实现对这些数据库中的数据变更(如插入、更新、删除等)的实时监控和采集。
Flink CDC数据采集流程如下:
1. 配置数据源:在Flink CDC中配置要采集的关系型数据库,并指定要监控的表。
2. 启动Flink CDC:启动Flink CDC服务,并指定要将采集到的数据发送到哪个目标系统。
3. 数据采集:Flink CDC会实时监控关系型数据库中指定的表,一旦表中的数据发生变更,就会立即采集并将数据发送给目标系统。
4. 实时处理:目标系统可以对采集到的数据进行实时处理,如存储到数据仓库或分析平台中。
相关问题
flink cdc 数据丢失
根据引用和引用的描述,可以看出Flink CDC在处理数据时遇到了数据丢失的问题。具体来说,从程序日志中可以看到CDC的snapshot阶段读取出的数据就少了,而非在写入Hudi之后丢失的。此外,通过对比source表和sink表,可以确定少了两条数据。这个问题可能是由并发引起的,但具体的并发根源尚不清楚。为了解决当前场景的异常,已经提出了一个issue,并期待能够找到更好的解决办法。
综上所述,flink cdc存在数据丢失的问题,可能是由于并发引起的。为了解决当前场景的异常,可以参考提出的issue并期待更好的解决办法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【flink 】记一次postgres cdc丢数据](https://blog.csdn.net/czmacd/article/details/126462372)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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Flink cdc 的采集方式有几种
Flink CDC(Change Data Capture)的采集方式主要有两种:轮询采集和日志采集。
1. 轮询采集:这是最常见的采集方式,Flink CDC会定期轮询数据源,检查是否有新的数据变化。具体实现上,CDC会通过查询数据源的增量变更日志或者变更时间戳等方式,来获取最新的数据变化,并将变化的数据发送到下游处理流程进行实时处理。轮询采集可以适用于各种关系型数据库,如MySQL、PostgreSQL等。
2. 日志采集:除了轮询采集,Flink CDC还支持通过读取数据库的事务日志来捕获数据变化。这种方式不需要频繁查询数据库,而是通过读取数据库的事务日志来获取数据变化的详细信息。日志采集可以实现更低延迟的数据捕获,并且对于大规模的数据源也具有较好的扩展性。目前,Flink CDC的日志采集功能主要支持MySQL的binlog和Debezium等开源CDC工具。
需要根据具体的场景和需求选择合适的采集方式。一般来说,如果数据规模较小且对实时性要求不高,轮询采集是一个简单有效的选择。而对于大规模数据源和对实时性要求较高的场景,日志采集可能更为适合。
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