flinkcdc binlog

Flink CDC（Change Data Capture）是一种用于实时数据同步和流式处理的工具，用于捕获和传递数据库中的变更。它可以将数据库中的变更以事件流的形式输出，以便将其集成到流式处理框架如Apache Flink中进行实时分析和处理。

Binlog是MySQL数据库的二进制日志，其中记录了数据库中的所有变更操作，如插入、更新、删除等。Flink CDC可以通过解析和采集MySQL的binlog日志来实时捕获数据库中的变更，并将其转化为事件流进行处理。

使用Flink CDC进行binlog数据的实时处理，可以实现以下功能：
- 实时捕获数据库变更，并将其转化为流式数据进行处理。
- 将数据库中的变更以事件流的形式输出给Flink作业进行实时分析和计算。
- 支持数据的过滤、转换和聚合等操作，以满足不同业务需求。
- 支持容错机制，保证数据的可靠传输和处理。

通过Flink CDC和binlog，你可以实现基于数据库变更的实时数据处理和分析，并结合Flink强大的流式计算能力，构建出高效、可扩展的实时数据处理系统。

相关问题

flinkcdc的binlog

Flink CDC是Flink的一个库，用于从MySQL等关系型数据库中捕获变更数据。它可以将变更数据作为流式数据源进行处理，以便进行实时计算和分析。而binlog是MySQL中的二进制日志，记录了对MySQL数据库进行更改的所有操作。Flink CDC的binlog就是指从MySQL的binlog中捕获变更数据。

Flink CDC的binlog可以通过以下步骤进行演示：
1. 首先需要在MySQL中开启binlog，可以通过修改MySQL配置文件/etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf来实现。找到以下内容并将注释去掉：

# Binary logging is required for replication or recovery purposes.
# log_bin = /var/log/mysql/mysql-bin.log

2. 在Flink程序中引入flink-connector-jdbc和flink-connector-mysql的依赖。
3. 使用Flink CDC的JDBC Source将MySQL中的binlog作为数据源，示例代码如下：

JdbcSource<RowData> source = JdbcSource.<RowData>builder()
    .setDrivername("com.mysql.jdbc.Driver")
    .setDBUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test")
    .setUsername("root")
    .setPassword("123456")
    .setFetchSize(1000)
    .setRowConverter(new CustomRowConverter())
    .setTableList("test.user")
    .setDatabaseList("test")
    .setConnectionCheckTimeoutSeconds(60)
    .build();

其中，CustomRowConverter是自定义的RowConverter，用于将MySQL中的binlog转换为Flink中的RowData类型。
4. 将JDBC Source产生的数据流传递给Flink的DataStream进行处理，示例代码如下：

DataStream<RowData> stream = env.addSource(source);

5. 对DataStream进行计算和分析，例如使用Flink SQL进行实时查询和聚合操作。

--相关问题--:
1. Flink CDC支持哪些关系型数据库？
2. 如何在Flink中使用SQL

flinkcdc入门

要入门Flink CDC，你可以按照以下步骤进行操作：
1. 首先，启动开发的flink-cdc代码。你可以使用命令`bin/flink run -c com.atguigu.FlinkCDC flink-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar`来启动程序。
2. 接下来，你可以测试mysql数据库的新增数据。通过向数据库表tab1中插入数据，你可以观察到flink-cdc实时获取到新增的数据。
3. 在了解Flink CDC时，你需要了解基于查询和基于Binlog两种方式的区别。基于查询的CDC使用开源产品Sqoop、Kafka JDBC Source来执行，而基于Binlog的CDC则使用Canal、Maxwell、Debezium等开源产品。这两种方式在执行模式、延迟性、是否可以捕获所有数据变化、是否增加数据库压力等方面存在差异。

通过以上步骤，你可以初步了解Flink CDC的入门知识。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [flink-cdc入门使用](https://blog.csdn.net/myself_ning/article/details/125651390)[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: 50%"]
- *2* *3* [Flink CDC 快速入门](https://blog.csdn.net/mengxianglong123/article/details/124449805)[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: 50%"]
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