借助dinky使用flinkcdc

dinky 是一个基于 Flink 的开源数据集成工具，可以用于实时数据同步、数据迁移、数据备份等场景。它支持多种数据源和目标，其中包括了 flinkcdc。

使用 dinky 进行 flinkcdc 的步骤如下：

1. 配置 flinkcdc 的 source 和 sink，例如：

   source {
     type = "flinkcdc"
     ...
   }
   
   sink {
     type = "mysql"
     ...
   }

2. 启动 dinky，例如：

   ./bin/dinky.sh start -c conf/dinky.properties

3. 在 Flink 中启动 CDC Job，例如：

   ./bin/flink run -c org.apache.flink.streaming.examples.cdc.CDCJob examples/streaming/streaming-cdc/target/flink-streaming-cdc-*.jar

相关问题

dinky flink

Dinky是一个开箱即用的一站式实时计算平台，基于Apache Flink，并连接了OLAP和数据湖等多个框架，致力于实现流批一体和湖仓一体的建设和实践。 Dinky还提供了FlinkSQL可视化工具，方便用户进行Flink的可视化操作。

在使用Dinky之前，需要通过Dinky的可视化界面注册中心来添加Flink的环境。对于单机最简环境，我们可以按照以下步骤进行配置和启动：

1. 解压Flink安装包：使用命令tar -xzf flink-1.14.6-bin-scala_2.12.tgz进行解压，然后进入解压后的目录：cd flink-1.14.6。

2. 修改配置文件：打开配置文件flink-1.14.6/conf/flink-conf.yaml，将其中的相关配置项修改为本机的IP地址和位置，如jobmanager.rpc.address和taskmanager.host。还可以根据需求修改其他配置项，比如内存大小和任务槽数量等。

3. 添加连接器：将需要使用的Flink连接器（如flink-sql-connector-kafka_2.12-1.14.6.jar、flink-sql-connector-elasticsearch7_2.12-1.14.6.jar、flink-sql-connector-mysql-cdc-2.3.0.jar等）放到flink-1.14.6/lib/目录下。

4. 启动集群：执行命令./start-cluster.sh来启动Flink集群。

这样，你就可以开始使用Dinky和Flink进行实时计算了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于 Dinky + FlinkSQL + Flink CDC 同步 MySQL 数据到 Elasticsearch、Kafka](https://blog.csdn.net/MHXSH_1_0/article/details/131072318)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

dinky flink依赖包

Dinky Flink是一个非常受欢迎的Apache Flink的扩展包，它为Flink用户提供了额外的功能和工具，以便更好地使用和扩展Flink。

首先，Dinky Flink提供了一些新的连接器，用于将Flink与其他系统集成。例如，它提供了与Kafka、RabbitMQ、Elasticsearch等常见系统的连接器，使得将Flink与这些系统无缝地结合使用变得更加容易。

其次，Dinky Flink还提供了一些有用的工具，用于监控和调试您的Flink应用程序。它提供了一个用户友好的Web界面，您可以通过它来监控您的作业的运行状况，查看性能指标，以及在需要时进行错误处理。

此外，Dinky Flink还提供了一些高级功能，例如基于时间特征的窗口支持和状态后端的扩展。它们使得在Flink中处理时间相关的数据变得更加方便和高效。

最后，Dinky Flink还为Flink用户提供了更多的定制选项。它允许用户配置和优化Flink的各种参数，以便更好地满足他们的具体需求。

总的来说，Dinky Flink是一个非常有价值的扩展包，它为Flink用户提供了更多的功能和工具，以便更好地使用和扩展Flink。无论是与其他系统的集成，还是监控和调试，或者更高级的处理功能，Dinky Flink都提供了很多有用的功能，使得在使用Flink时更加便捷和高效。