flink 实现cdc
时间: 2023-10-01 08:03:02 浏览: 58
Flink CDC是基于Flink框架的Change Data Capture(数据变更捕获)功能的实现。它可以实时捕获和处理数据源中的变更,并将这些变更应用于目标系统。Flink CDC主要通过DataStream和Flink SQL两种方式来实现。
在使用DataStream的方式实现Flink CDC时,你可以通过Flink的DataStream API来定义输入源和输出目标,并使用Flink提供的相关操作来捕获和处理数据变更。
而在使用Flink SQL的方式实现Flink CDC时,你可以使用类似传统SQL的语句来定义输入源和输出目标,并利用Flink的SQL引擎将这些SQL语句转化为相应的Flink作业。
两种方式的实现原理类似,主要是通过Flink的数据流处理能力来捕获和处理数据源中的变更,并将这些变更应用于目标系统。具体实现原理可以参考引用[1]和引用提供的资料。
参考资料:
- https://www.bilibili.com/video/BV1wL4y1Y7Xu?p=13
- https://zhjwpku.com/2022/01/16/flink-cdc-2-0-analysis.html#flink-cdc-20-全量增量读取实现原理
相关问题
flink mysql cdc
Flink MySQL CDC(Change Data Capture)是一个基于 Apache Flink 的开源工具,用于监控 MySQL 数据库的变化并将其实时传输到流处理系统中。它可以捕捉 MySQL 数据库中的增、删、改操作,并将其转换成流数据,以便进行实时处理和分析。
使用 Flink MySQL CDC,可以将 MySQL 数据库与 Flink 流处理框架无缝集成,实现实时数据处理和分析的能力。它可以帮助用户在数据变化发生时立即捕捉到变化,并对变化进行实时处理和分析,从而提高数据处理的效率和准确性。
Flink MySQL CDC 的使用步骤一般包括以下几个步骤:
1. 创建 MySQL 数据库的 CDC 数据源。
2. 使用 Flink 的 DataStream API 进行数据处理和分析。
3. 将处理后的数据写入到目标存储系统中,如 Hadoop、HBase、Elasticsearch 等。
需要注意的是,Flink MySQL CDC 目前还处于开发阶段,使用时需要注意其稳定性和功能完备性。
flink-cdc clickhouse
Flink-CDC是由阿里巴巴出品的一个开源项目,用于将关系型数据库中的数据变更捕获并实时同步到流处理引擎中。而ClickHouse则是由俄罗斯Yandex公司开发的列式分布式数据库,用于高效地存储和查询大规模数据。
通过结合Flink-CDC和ClickHouse,可以实现将关系型数据库的实时数据变更同步到ClickHouse中,从而满足一些需要实时处理和分析数据的场景。
首先,Flink-CDC可以通过监控数据库的binlog日志,捕获到数据库中发生的数据变更操作,如插入、更新或删除等操作。
然后,Flink-CDC会将捕获到的数据变更通过MQ等方式发送给Flink流处理引擎。
Flink流处理引擎会根据接收到的数据变更进行实时处理,并将处理结果发送到ClickHouse中进行存储。
ClickHouse作为一个高性能的列式数据库,能够有效地存储大规模的数据,并提供快速的查询和分析能力。通过将实时数据同步到ClickHouse中,可以方便地进行复杂的数据查询和分析操作。
同时,Flink-CDC还支持将ClickHouse中的数据变更反向同步回关系型数据库,实现数据的双向同步。
通过整合Flink-CDC和ClickHouse,可以快速实现实时数据流处理和分析的能力,满足了各种对实时数据处理和分析的需求。这对于一些需要实时查询和分析大规模数据的应用场景,如实时监控系统、实时推荐系统等,具有重要的意义。