flinkcdc2.0介绍
时间: 2023-09-27 21:06:45 浏览: 67
FlinkCDC(Flink Change Data Capture)是基于Apache Flink的一个开源项目,用于实现实时数据变更捕获和增量数据同步。
FlinkCDC的主要目标是提供一个高性能、低延迟的数据变更捕获和同步框架,用于解决实时数据流处理中的数据更新问题。它可以通过将变更数据捕获和同步到外部存储系统,实现不同数据源之间的数据同步和数据仓库的实时更新。
FlinkCDC支持多种数据源,包括关系型数据库(如MySQL、PostgreSQL等),NoSQL数据库(如MongoDB、Redis等),以及消息队列(如Kafka、RabbitMQ等)。它可以监控和捕获源端数据的变更,并将变更数据按照事务的粒度进行同步到目标端。
FlinkCDC具有以下特点:
1. 高性能:通过基于Flink的流式计算引擎,实现高吞吐量和低延迟的数据捕获和同步。
2. Exactly-Once语义:利用Flink的Exactly-Once语义,确保数据的准确性和一致性。
3. 多种数据源支持:支持多种常见的数据源类型,方便与现有系统集成。
4. 灵活可扩展:具备良好的扩展性,支持自定义数据解析器和目标端写入器,可以根据实际需要进行定制化开发。
总之,FlinkCDC是一个强大的数据变更捕获和同步框架,能够帮助用户实现实时数据流的更新和同步,并为数据仓库、数据分析等应用提供及时可靠的数据源。
相关问题
flinkcdc2.0 代码实现整库同步
Flink CDC 2.0 是一种流式数据同步工具,可以用于将数据库中的数据实时同步到其他数据源中。整库同步是一种将整个数据库的数据同步到其他数据源中的方式,下面是一些实现整库同步的代码示例:
1. 使用 Flink CDC 2.0 进行 MySQL 数据库整库同步的示例代码:
```java
public class MySQLCDCJob {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
Properties props = new Properties();
props.setProperty("connector.property-version", "1");
props.setProperty("connector.type", "mysql-cdc");
props.setProperty("connector.startup-mode", "initial");
props.setProperty("connector.username", "root");
props.setProperty("connector.password", "123456");
props.setProperty("connector.hostname", "localhost");
props.setProperty("connector.port", "3306");
props.setProperty("connector.database", "test");
props.setProperty("connector.table.whitelist", ".*");
props.setProperty("connector.table.ignore-patterns", "^test\\..*");
props.setProperty("format.type", "debezium-json");
DataStream<String> stream = env
.addSource(new FlinkCDCSource.Builder<String>()
.setProperties(props)
.build())
.map(new MapFunction<RowData, String>() {
@Override
public String map(RowData value) throws Exception {
return value.toString();
}
});
stream.print();
env.execute("MySQL CDC Job");
}
}
```
2. 使用 Flink CDC 2.0 进行 PostgreSQL 数据库整库同步的示例代码:
```java
public class PostgresCDCJob {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
Properties props = new Properties();
props.setProperty("connector.property-version", "1");
props.setProperty("connector.type", "postgres-cdc");
props.setProperty("connector.startup-mode", "initial");
props.setProperty("connector.username", "postgres");
props.setProperty("connector.password", "123456");
props.setProperty("connector.hostname", "localhost");
props.setProperty("connector.port", "5432");
props.setProperty("connector.database", "test");
props.setProperty("connector.schema.whitelist", "public");
props.setProperty("connector.table.whitelist", ".*");
props.setProperty("connector.table.ignore-patterns", "^test\\..*");
props.setProperty("format.type", "debezium-json");
DataStream<String> stream = env
.addSource(new FlinkCDCSource.Builder<String>()
.setProperties(props)
.build())
.map(new MapFunction<RowData, String>() {
@Override
public String map(RowData value) throws Exception {
return value.toString();
}
});
stream.print();
env.execute("PostgreSQL CDC Job");
}
}
```
以上代码示例使用 Flink CDC 2.0 的 `FlinkCDCSource` 类和相应的连接器配置来创建了一个流数据源。使用 `map` 函数将数据转换为字符串并打印输出。可以根据实际需求修改连接器配置,实现不同的数据同步功能。
flinkcdc kafka
flinkcdc是指Apache Flink的一个特性,用于从源数据库读取变化数据并将其保存到Apache Kafka中。这个特性是为了支持流式数据处理而设计的。
flinkcdc通过连接到源数据库的binlog(二进制日志)来捕获变化数据。binlog包含数据库中发生的所有变化操作,如插入、更新和删除。flinkcdc会解析binlog中的操作,将其转换为流式的数据流,并将这些数据发送到Kafka中。
使用flinkcdc的好处是可以实时地获取数据库中的变化数据,并将其传输到Kafka中以供其他下游应用使用。这样可以将数据库中的数据与其他实时数据进行整合和分析,实现实时的数据处理和管理。
另外,flinkcdc还具有容错性和高可用性。当源数据库发生故障时,flinkcdc可以自动从故障中恢复,并保证数据的一致性和正确性。
总结来说,flinkcdc和Kafka一起使用可以解决实时数据处理的需求,将源数据库中的变化数据传递给其他应用程序,并提供高可靠性和容错性的支持。