flink cdc实践
时间: 2023-10-31 14:07:24 浏览: 52
Flink CDC是指Apache Flink中的Change Data Capture,用于捕获和处理数据源的变更事件。Flink CDC可以用于实时数据流处理和实时数据分析。在Flink CDC的实践中,可以使用两种模式:DataStream方式和FlinkSQL方式。DataStream方式允许您通过编写代码来处理数据源的变更事件,而FlinkSQL方式允许您使用SQL语句来处理数据源的变更事件。此外,您还可以自定义反序列化器来处理特定的数据格式。
对于SqlServer的CDC,它并不直接消费日志,而是通过SqlServer Capture Process去匹配哪些表开启了CDC,并将这些表的变更数据从日志中提取出来,然后将其插入到Change Table中。最后,通过开启CDC后数据库生成的CDC Query Function可以获取到变更的数据。
相关问题
flink cdc 实战
Flink CDC(Change Data Capture)是 Apache Flink 的一项功能,用于捕获和处理数据源(如数据库)中的变化。下面是一个简单的 Flink CDC 实战示例:
1. 首先,确保你已经安装了 Flink 和相应的数据库驱动程序。
2. 创建一个 Flink 应用程序,并导入所需的库和类。例如,可以使用 Maven 构建项目并添加 Flink 和数据库驱动程序的依赖项。
3. 配置 Flink CDC 连接到你的数据源。这涉及到提供数据库连接信息、表名、起始偏移量等。你可以通过 Flink 的 `SourceFunction` 接口来实现这个连接,并在 `run` 方法中编写捕获数据变化的逻辑。
4. 在捕获到数据变化后,你可以使用 Flink 的转换操作对数据进行处理。例如,你可以对新插入的数据进行过滤或转换操作,并将结果发送到其他系统或存储中。
5. 部署和运行 Flink 应用程序。你可以在本地环境或分布式集群中运行 Flink,具体取决于你的需求和配置。
需要注意的是,Flink CDC 对数据源的操作依赖于具体的数据库和其支持的功能。因此,在实战中,你需要根据所使用的数据库类型和版本来配置和编写相应的代码。
这只是一个简单的 Flink CDC 实战示例,实际应用中可能涉及到更多的细节和复杂性。你可以参考官方文档和社区资源来获取更多关于 Flink CDC 的实战经验和最佳实践。
flink cdc hive
F CDC Hive是指使用Flink CDC Connectors将MySQL或PostgreSQL的数据读取到Flink中,然后将数据写入Hive中的一个表(mysqlcdc_sync_hive01)的过程。具体操作可以通过Flink SQL语句来实现,如示例中的"insert into mysqlcdc_sync_hive01 select id,name,birthday,ts,`partition` from mycdc_v"。
Flink CDC Connectors是Apache Flink提供的一组源连接器,可以直接从MySQL或PostgreSQL中读取全量数据和增量数据作为Flink的数据源。您可以在https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors上找到这个开源项目的代码和更多详细信息。
如果您想查看mysqlcdc_sync_hive01_rt表的创建语句,可以在Hive中使用"show create table mysqlcdc_sync_hive01_rt"命令来获取。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Flink CDC + Hudi + Hive + Presto 构建实时数据湖最佳实践](https://blog.csdn.net/javastart/article/details/131091067)[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: 50%"]
- *2* [Flink SQL篇,SQL实操、Flink Hive、CEP、CDC、GateWay](https://blog.csdn.net/tzs_1041218129/article/details/123725392)[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: 50%"]
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