flink 和 flink cdc对比
时间: 2023-09-01 14:07:59 浏览: 87
Flink是一个开源的分布式流处理和批处理框架,而Flink CDC是Flink的一个组件,用于实时捕获数据库变更并将其作为流式数据流进行处理。下面是它们之间的一些比较:
1. 功能:Flink是一个通用的数据处理框架,可以处理流式和批处理数据。它提供了丰富的操作符和API,可以进行各种数据转换和分析。而Flink CDC专注于数据库变更捕获,并提供了特定的功能来处理这些变更。
2. 数据源支持:Flink可以从各种数据源读取数据,包括文件、消息队列、数据库等。而Flink CDC专门用于捕获数据库的变更,目前支持的数据库包括MySQL、PostgreSQL等。
3. 数据一致性:Flink具有Exactly-Once语义,它可以确保在发生故障时数据不会丢失或重复处理。而Flink CDC在捕获数据库变更时也提供了类似的保证,确保变更事件只会被处理一次。
4. 扩展性:Flink是一个高度可扩展的框架,可以通过增加计算资源来实现水平扩展。而Flink CDC的扩展性主要取决于底层数据库的复制机制和性能。
总结来说,Flink是一个通用的数据处理框架,适用于各种场景,而Flink CDC是Flink的一个组件,专注于捕获和处理数据库变更。如果你的需求仅限于数据库变更的实时处理,可以选择Flink CDC;如果你需要处理更广泛的数据处理任务,可以选择Flink作为整体框架。
相关问题
flink cdc和flink jdbc区别
Flink CDC(Change Data Capture)和 Flink JDBC 是两种不同的数据源连接方式。
Flink CDC 是指使用 Flink 提供的 CDC Connector 连接数据源。CDC 是一种数据变更捕获技术,够实时捕获源数据库的变更操作(如插入、更新、删除),并将这些变更操作以流的形式传输给 Flink,从而实现实时数据流处理。Flink CDC 适用于与支持 CDC 技术的数据库(如 MySQL、Oracle、PostgreSQL)进行实时数据流处理。
Flink JDBC 则是通过 JDBC(Java Database Connectivity)连接数据库。通过 JDBC 连接,Flink 可以读取和写入关系型数据库中的数据。Flink 提供了 JDBC Connector,可以通过配置连接信息和 SQL 查询语句,将数据库中的数据作为输入源或输出结果。
总结来说,Flink CDC 适用于实时捕获数据库变更并进行实时流处理的场景,而 Flink JDBC 则适用于通过 JDBC 连接关系型数据库进行数据读写的场景。具体选择哪种方式取决于你的业务需求和数据源类型。
flink sql 创建mysql cdc
要使用Flink SQL创建MySQL CDC任务,你需要按照以下步骤进行操作:
1. 首先,确保你已经下载了所需的连接器。根据提供的引用内容,你需要下载`flink-connector-jdbc:jar:3.0.0-1.16`和`flink-sql-connector-mysql-cdc:jar:2.3.0`。
2. 启动Flink服务。可以使用`start-cluster.sh`脚本来启动Flink集群。
3. 运行`sql-client.sh`脚本进入Flink SQL模式。在Flink SQL模式下,你可以执行SQL语句来创建表映射和定义任务指令。
4. 针对目标数据库映射,你需要执行SQL语句来创建目标表。根据提供的引用内容,你可以使用以下SQL语句创建名为`ny_energy_data_target`的表:
```
create table ny_energy_data_target (
id bigint,
enterprise_id bigint,
use_time timestamp,
date_type int,
attribute_id bigint,
PRIMARY KEY (`id`) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'jdbc',
'url' = 'jdbc:mysql://IP地址:3306/库名?serverTimezone=UTC', 'username' = '用户名',
'password' = '密码',
'table-name' = '表名',
'driver' = 'com.mysql.cj.jdbc.Driver',
'scan.fetch-size' = '200'
);
```
请将`IP地址`、`库名`、`用户名`、`密码`、`表名`替换为实际的连接信息。
这样,你就成功创建了一个使用Flink SQL进行MySQL CDC的任务。你可以在该任务中使用其他SQL语句来进行数据处理和操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于Flink SQL CDC Mysql to Mysql数据同步](https://blog.csdn.net/weixin_43778515/article/details/129331056)[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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