ogg同步Kafka到oracle,ORACLE OGG同步到KAFKA

时间: 2023-10-03 10:02:38 浏览: 63
实现OGG同步Kafka到Oracle的步骤如下: 1. 首先需要安装并配置OGG环境,并确保OGG版本支持Kafka数据源。 2. 创建OGG的抽取进程,设置数据源为Kafka,指定需要同步的topic和partition等信息。 3. 创建OGG的传输进程,设置目标为Oracle数据库,指定需要同步到的表和字段等信息。 4. 配置OGG的参数文件,指定抽取进程和传输进程的相关配置信息。 5. 启动OGG的抽取进程和传输进程,开始同步数据。 实现ORACLE OGG同步到KAFKA的步骤如下: 1. 首先需要安装并配置OGG环境,并确保OGG版本支持Kafka数据目标。 2. 创建OGG的抽取进程,设置数据源为Oracle数据库,指定需要同步的表和字段等信息。 3. 创建OGG的传输进程,设置目标为Kafka,指定需要同步到的topic和partition等信息。 4. 配置OGG的参数文件,指定抽取进程和传输进程的相关配置信息。 5. 启动OGG的抽取进程和传输进程,开始同步数据。
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flink 实时同步kafka数据到hdfs

Apache Flink 是一个流处理框架,支持实时数据处理和批处理。Flink 可以轻松地与 Apache Kafka 集成,实现从 Kafka 中读取数据并将其写入 HDFS。 下面是实现实时同步 Kafka 数据到 HDFS 的基本步骤: 1. 在 Flink 中引入 Kafka 和 HDFS 的依赖。 2. 创建一个 Flink StreamExecutionEnvironment 对象,并设置相关参数。 3. 创建一个 Kafka 数据源,并从 Kafka 中读取数据。 4. 对读取的数据进行转换和处理。 5. 将处理后的数据写入 HDFS 中。 以下是一个基本的示例代码: ```java import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool; import org.apache.flink.core.fs.FileSystem.WriteMode; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer09; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer09; public class KafkaToHDFS { public static void main(String[] args) throws Exception { // 从命令行参数中读取参数 final ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args); // 创建一个 Flink StreamExecutionEnvironment 对象,并设置相关参数 final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(params.getInt("parallelism", 1)); // 设置 Kafka 数据源 Properties props = new Properties(); props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.setProperty("group.id", "test"); FlinkKafkaConsumer09<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer09<>( params.getRequired("topic"), new SimpleStringSchema(), props); // 从 Kafka 中读取数据 DataStream<String> stream = env.addSource(consumer); // 对读取的数据进行转换和处理 DataStream<String> transformed = stream.map(new MapFunction<String, String>() { @Override public String map(String value) throws Exception { // 进行转换和处理 return value.toUpperCase(); } }); // 将处理后的数据写入 HDFS 中 transformed.writeAsText(params.getRequired("output"), WriteMode.OVERWRITE); // 执行任务 env.execute("KafkaToHDFS"); } } ``` 在执行上述代码之前,需要先将 Flink 的依赖添加到项目中,并修改示例代码中的相关配置参数,如 Kafka 的连接地址、topic 名称和 HDFS 的输出路径等。

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