flink mysql cdc

时间: 2023-09-14 21:13:13 浏览: 45
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。
相关问题

flink mysqlcdc

flink mysqlcdc是一个用于将MySQL数据源连接到Flink的插件。它可以实时捕获MySQL数据库中的更改,并将其作为流数据进行处理和分析。引用中的代码片段展示了如何配置flink mysqlcdc作业的SQL语句。首先通过创建两个表`flink_test_order`和`flink_test_order2`来定义数据模式和字段。然后使用`mysql-cdc`连接器将`flink_test_order`表连接到MySQL数据库,并将其配置为使用指定的主机名、端口号、用户名和密码。最后,使用`print`连接器将更改的数据插入到`flink_test_order2`表中。这样,通过flink mysqlcdc,您可以实时地将MySQL数据库中的更改数据流式传输到Flink中进行进一步的处理和分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Flink 使用之 MySQL CDC](https://blog.csdn.net/wuxintdrh/article/details/119841434)[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%"] - *3* [Flink mysql-cdc](https://blog.csdn.net/CarloPan/article/details/121441962)[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%"] [ .reference_list ]

flink mysql cdc timestamp启动模式

根据提供的引用内容,没有找到关于Flink MySQL CDC timestamp启动模式的具体信息。但是,可以提供一些关于Flink CDC的基本知识和启动模式的介绍。 Flink CDC是Flink的一个库,用于从关系型数据库中捕获变更数据。Flink CDC支持两种启动模式:timestamp和incrementing。timestamp模式使用时间戳来确定数据的顺序,incrementing模式使用递增的数字来确定数据的顺序。 在timestamp模式下,Flink CDC会使用数据库中的时间戳列来确定数据的顺序。Flink CDC会定期轮询数据库,以查找新的变更数据。当Flink CDC发现新的数据时,它会将数据发送到Flink作业中进行处理。 以下是一个使用timestamp模式启动Flink CDC的示例: ```shell ./bin/flink-cdc --mode timestamp --timestamp-field-name updateTime --server-time-zone UTC --database-name mydb --table-name mytable --startup-mode earliest-offset ``` 在这个示例中,Flink CDC将使用updateTime列作为时间戳列,并使用UTC作为服务器时区。Flink CDC将从mydb.mytable表中获取数据,并使用earliest-offset作为启动模式。

相关推荐

Flink CDC是一种用于将MySQL数据同步到Hive的工具。要实现这个过程,需要分为两个步骤。第一步是将MySQL数据同步到Kafka,可以使用MySQL的binlog来实现数据的实时同步到Kafka。第二步是将Kafka中的数据同步到Hive,可以使用Flink SQL来进行数据的流转和处理。 在具体实施过程中,你可以按照以下步骤操作: 1. 启动Flink SQL客户端,使用以下命令进入Flink SQL命令行: bin/sql-client.sh embedded -s flink-cdc-hive 2. 在Flink SQL中创建一个表,使用connector='upsert-kafka'指定连接器为Kafka,并配置相关的参数,如Kafka的服务器地址、topic等。例如: CREATE TABLE product_view_mysql_kafka_parser( id int, user_id int, product_id int, server_id int, duration int, times string, time timestamp ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'flink-cdc-kafka', 'properties.bootstrap.servers' = 'kafka-001:9092', 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset', 'format' = 'json' ); 3. 在Hive中创建一个目标表来接收数据,可以使用Hive的语法来定义表结构和存储格式。 4. 使用Flink的CDC功能将Kafka中的数据流转到Hive中的目标表。 这样,你就可以通过Flink CDC将MySQL的数据同步到Hive中了。更详细的信息可以参考官方文档。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [flink-cdc实时增量同步mysql数据到hive](https://blog.csdn.net/ddxygq/article/details/126889752)[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%"] [ .reference_list ]
要使用Flink CDC读取MySQL,您需要按照以下步骤进行操作: 1. 首先,您需要从Flink CDC的GitHub发布页面下载最新的jar包flink-sql-connector-mysql-cdc-2.0.2.jar。 2. 接下来,进入Flink的bin目录,并执行./start-cluster.sh命令启动Flink测试环境。 3. 在Flink SQL中读取MySQL数据,您需要执行以下步骤: - 进入Flink的bin目录,并执行./sql-client.sh命令启动Flink SQL。 - 在Flink SQL中创建一个表,例如,可以使用以下命令创建名为mysql_binlog的表: CREATE TABLE mysql_binlog ( id INT NOT NULL, name STRING, description STRING, weight DECIMAL(10,3), PRIMARY KEY(id) NOT ENFORCED ) WITH ( 'connector' = 'mysql-cdc', 'hostname' = '192.168.0.200', 'port' = '3306', 'username' = 'root', 'password' = 'passwd', 'database-name' = 'demo', 'table-name' = 'products' ); 这将使用Flink CDC连接器创建一个名为mysql_binlog的表,其中包含了与MySQL数据库中的demo.products表相对应的列和设置。您可以根据实际情况修改连接器的配置参数。 以上是使用Flink CDC读取MySQL的步骤。通过执行这些步骤,您可以在Flink中使用CDC功能来读取MySQL数据。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Flink CDC读取MySQL的例子](https://blog.csdn.net/chrisy521/article/details/121377441)[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%"] [ .reference_list ]
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。123 #### 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%"] [ .reference_list ]
以下是使用 Flink 实现 MySQL CDC 的 Scala 代码示例: scala import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction import org.apache.flink.streaming.api.functions.AssignerWithPunctuatedWatermarks import org.apache.flink.streaming.api.watermark.Watermark import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.SinkFunction import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction import org.apache.flink.util.Collector import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time import org.apache.flink.streaming.api.scala.function.WindowFunction import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation import org.apache.flink.api.java.typeutils.RowTypeInfo import org.apache.flink.types.Row import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer011 import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer011 import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSerializationSchema import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaContextAware import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaContextAware.KafkaContext import org.apache.flink.streaming.util.serialization.KeyedSerializationSchemaWrapper import java.util.Properties object MySQLCDC { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime) val properties = new Properties() properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092") properties.setProperty("group.id", "flink-group") val consumer = new FlinkKafkaConsumer011[String]("mysql-cdc", new SimpleStringSchema(), properties) val stream = env.addSource(consumer).map(new MapFunction[String, Row]() { override def map(value: String): Row = { val fields = value.split(",") Row.of(fields(0).toInt.asInstanceOf[Object], fields(1).asInstanceOf[Object], fields(2).asInstanceOf[Object]) } }).assignTimestampsAndWatermarks(new AssignerWithPunctuatedWatermarks[Row]() { override def extractTimestamp(row: Row, previousTimestamp: Long): Long = { row.getField(0).asInstanceOf[Int].toLong } override def checkAndGetNextWatermark(row: Row, extractedTimestamp: Long): Watermark = { new Watermark(extractedTimestamp) } }) val windowedStream = stream.keyBy(1).timeWindow(Time.seconds(10)).apply(new WindowFunction[Row, Row, Tuple, TimeWindow]() { override def apply(key: Tuple, window: TimeWindow, input: Iterable[Row], out: Collector[Row]): Unit = { val sortedInput = input.toList.sortBy(_.getField(0).asInstanceOf[Int]) val firstRow = sortedInput.head val lastRow = sortedInput.last out.collect(Row.of(firstRow.getField(1), firstRow.getField(2), lastRow.getField(2))) } }) val producer = new FlinkKafkaProducer011[String]("mysql-cdc-output", new KafkaSerializationSchema[String]() with KafkaContextAware[String] { var context: KafkaContext = _ override def serialize(element: String, timestamp: java.lang.Long): org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord[Array[Byte], Array[Byte]] = { new org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord(context.getOutputTopic(), element.getBytes()) } override def setRuntimeContext(context: KafkaContext): Unit = { this.context = context } }, properties, FlinkKafkaProducer011.Semantic.EXACTLY_ONCE) windowedStream.map(new MapFunction[Row, String]() { override def map(row: Row): String = { s"${row.getField(0)},${row.getField(1)},${row.getField(2)}" } }).addSink(producer) env.execute("MySQL CDC") } }
要使用Flink CDC将MySQL数据同步到Elasticsearch(ES),你需要进行以下配置: 1. 在Flink的Source端配置中,使用MySQL CDC connector来读取MySQL中的数据。提供数据库的IP地址、端口、用户名、密码以及要同步的数据库和数据表名称。例如: 'connector' = 'mysql-cdc', 'hostname' = 'xx.xx.xx.xx', 'port' = '3306', 'username' = 'root', 'password' = 'xxxxxxxxxxxxxx', 'database-name' = 'xxxx', 'table-name' = 'xxxx' 2. 在MySQL实例中的参数设置中,确保binlog_format的值为ROW,并且binlog_row_image的值为FULL。这是为了保证MySQL以行级别的方式记录binlog,并且记录完整的行数据。 3. 使用Flink来进行数据同步,你可以在Flink集群中搭建一个作业,将MySQL中的数据抓取并写入到ES中。根据你提供的信息,你可以使用Flink CDC作为数据源,将MySQL中的数据读取出来,然后使用Elasticsearch Sink将数据写入ES中。具体的操作请参考Flink官方文档或者相关的教程。 总结起来,使用Flink CDC连接器将MySQL数据同步到Elasticsearch需要配置Flink的Source端参数,确保MySQL实例的参数设置正确,并使用Flink进行数据抓取和写入操作。通过这样的配置和操作,你可以将MySQL中的数据同步到ES中,以便进行搜索和查询操作。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [最佳实践:MySQL CDC 同步数据到 ES](https://blog.csdn.net/cloudbigdata/article/details/125437835)[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%"] - *3* [使用Flink CDC将Mysql中的数据实时同步到ES](https://blog.csdn.net/lhcnicholas/article/details/129854091)[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%"] [ .reference_list ]
Flink CDC 是一个用于从MySQL binlog中获取数据变动的工具。通过引入Flink CDC的jar包,并编写一个main方法,我们可以实现从指定位置拉取消息的功能。具体而言,可以使用.startupOptions(StartupOptions.specificOffset("mysql-bin.000013", 1260))这句代码来指定binlog日志的位置开始读取数据。 需要注意的是,Flink CDC 1.4.0版本支持使用specificOffset方式指定binlog日志的位置开始读取数据,而新版本测试还未支持该功能。 Java是一种全球排名第一的编程语言,在大数据平台中广泛使用,主要包括Hadoop、Spark、Flink等工具,这些工具都是使用Java或Scala开发的。因此,使用Java编写Flink CDC的代码可以很好地与大数据生态系统进行集成,实现对MySQL binlog的获取。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [FlinkCdc从Mysql指定的binlog日志offsetPos位置开始读取数据](https://blog.csdn.net/shy_snow/article/details/122879590)[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%"] - *3* [Java + 数组 + 初始化](https://download.csdn.net/download/weixin_51202460/88254379)[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%"] [ .reference_list ]

最新推荐

面向6G的编码调制和波形技术.docx

面向6G的编码调制和波形技术.docx

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

Power BI中的数据导入技巧

# 1. Power BI简介 ## 1.1 Power BI概述 Power BI是由微软公司推出的一款业界领先的商业智能工具,通过强大的数据分析和可视化功能,帮助用户快速理解数据,并从中获取商业见解。它包括 Power BI Desktop、Power BI Service 以及 Power BI Mobile 等应用程序。 ## 1.2 Power BI的优势 - 基于云端的数据存储和分享 - 丰富的数据连接选项和转换功能 - 强大的数据可视化能力 - 内置的人工智能分析功能 - 完善的安全性和合规性 ## 1.3 Power BI在数据处理中的应用 Power BI在数据处

建立关于x1,x2 和x1x2 的 Logistic 回归方程.

假设我们有一个包含两个特征(x1和x2)和一个二元目标变量(y)的数据集。我们可以使用逻辑回归模型来建立x1、x2和x1x2对y的影响关系。 逻辑回归模型的一般形式是: p(y=1|x1,x2) = σ(β0 + β1x1 + β2x2 + β3x1x2) 其中,σ是sigmoid函数,β0、β1、β2和β3是需要估计的系数。 这个方程表达的是当x1、x2和x1x2的值给定时,y等于1的概率。我们可以通过最大化似然函数来估计模型参数,或者使用梯度下降等优化算法来最小化成本函数来实现此目的。

智能网联汽车技术期末考试卷B.docx

。。。

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依

数据可视化:Pandas与Matplotlib的结合应用

# 1. 数据可视化的重要性 1.1 数据可视化在数据分析中的作用 1.2 Pandas与Matplotlib的概述 **1.1 数据可视化在数据分析中的作用** 数据可视化在数据分析中扮演着至关重要的角色,通过图表、图形和地图等形式,将抽象的数据转化为直观、易于理解的可视化图像,有助于人们更直观地认识数据,发现数据之间的关联和规律。在数据分析过程中,数据可视化不仅可以帮助我们发现问题和趋势,更重要的是能够向他人有效传达数据分析的结果,帮助决策者做出更明智的决策。 **1.2 Pandas与Matplotlib的概述** Pandas是Python中一个提供数据

1. IP数据分组的片偏移计算,MF标识符怎么设置。

IP数据分组是将较长的IP数据报拆分成多个较小的IP数据报进行传输的过程。在拆分的过程中,每个数据分组都会设置片偏移和MF标识符来指示该分组在原始报文中的位置和是否为最后一个分组。 片偏移的计算方式为:将IP数据报的总长度除以8,再乘以当前分组的编号,即可得到该分组在原始报文中的字节偏移量。例如,若原始报文总长度为1200字节,每个数据分组的最大长度为500字节,那么第一个分组的片偏移为0,第二个分组的片偏移为500/8=62.5,向下取整为62,即第二个分组的片偏移为62*8=496字节。 MF标识符是指“更多的分组”标识符,用于标识是否还有后续分组。若该标识位为1,则表示还有后续分组;

8个案例详解教会你ThreadLocal.docx

通常情况下,我们创建的成员变量都是线程不安全的。因为他可能被多个线程同时修改,此变量对于多个线程之间彼此并不独立,是共享变量。而使用ThreadLocal创建的变量只能被当前线程访问,其他线程无法访问和修改。也就是说:将线程公有化变成线程私有化。

关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩