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利用 Flink CDC 构建企业级实时数据集成解决方案.pdf

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简介:
本PDF文档详细介绍了如何运用Apache Flink和CDC技术构建高效的企业级实时数据集成方案,助力企业实现数据驱动决策。 Flink CDC 是一种基于 Flink 的 Change Data Capture(CDC)技术的实时数据集成方案。该技术主要针对数据库变更进行捕获,并提供了一种从数据库中提取变化的技术手段。 Flink CDC 实现了全增量一体化读取的数据集成框架,结合 Flink 强大的管道处理能力和丰富的上下游生态系统,能够高效地实现大规模数据的即时整合。 其核心设计包括: 1. 增量快照框架:支持全增量模式的一体化读取,确保不会丢失任何增量数据。 2. 无锁一致性切换机制:保证了在进行数据传输时的数据一致性和实时性。 3. 自动资源释放功能:能够在自动切换过程中释放不再需要的资源,防止不必要的资源占用和浪费。 4. 并行读取能力:支持并行处理多个任务以提高效率。 Flink CDC 的技术优势包括: 1. 支持分布式并行读取,便于水平扩展。 2. 实现无锁读取机制,对线上数据库的影响极小,几乎不改变原有的业务流程。 3. 自动完成全量和增量数据的衔接工作,无需人工干预。 4. 原生支持 Flink 生态系统中的各种工具和服务。 主要应用场景包括: 1. 数据库变更实时同步到湖仓中:可以将数据库的变化即时更新至数据仓库或数据湖内。 2. 表结构变化自动同步处理:能够检测并响应表结构的任何更改,保持与源数据库的一致性。 3. 整个数据库的数据迁移:支持整个数据库的内容复制和传输。 面临的技术挑战包括: 1. 处理大规模数据的能力要求高。 2. 必须满足实时性的严格需求。 3. 能够灵活应对表结构的动态变化。 为解决这些问题,可以考虑以下几种方案: - 结合 InLong 使用提供更优的数据集成服务 - 与 Canal 或 Debezium 集成以增强数据捕获和传输能力 - 利用 DataX 和 Sqoop 等工具进行额外支持

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  • Flink CDC .pdf
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    本PDF文档详细介绍了如何运用Apache Flink和CDC技术构建高效的企业级实时数据集成方案,助力企业实现数据驱动决策。 Flink CDC 是一种基于 Flink 的 Change Data Capture(CDC)技术的实时数据集成方案。该技术主要针对数据库变更进行捕获,并提供了一种从数据库中提取变化的技术手段。 Flink CDC 实现了全增量一体化读取的数据集成框架,结合 Flink 强大的管道处理能力和丰富的上下游生态系统,能够高效地实现大规模数据的即时整合。 其核心设计包括: 1. 增量快照框架:支持全增量模式的一体化读取,确保不会丢失任何增量数据。 2. 无锁一致性切换机制:保证了在进行数据传输时的数据一致性和实时性。 3. 自动资源释放功能:能够在自动切换过程中释放不再需要的资源,防止不必要的资源占用和浪费。 4. 并行读取能力:支持并行处理多个任务以提高效率。 Flink CDC 的技术优势包括: 1. 支持分布式并行读取,便于水平扩展。 2. 实现无锁读取机制,对线上数据库的影响极小,几乎不改变原有的业务流程。 3. 自动完成全量和增量数据的衔接工作,无需人工干预。 4. 原生支持 Flink 生态系统中的各种工具和服务。 主要应用场景包括: 1. 数据库变更实时同步到湖仓中:可以将数据库的变化即时更新至数据仓库或数据湖内。 2. 表结构变化自动同步处理:能够检测并响应表结构的任何更改,保持与源数据库的一致性。 3. 整个数据库的数据迁移:支持整个数据库的内容复制和传输。 面临的技术挑战包括: 1. 处理大规模数据的能力要求高。 2. 必须满足实时性的严格需求。 3. 能够灵活应对表结构的动态变化。 为解决这些问题,可以考虑以下几种方案: - 结合 InLong 使用提供更优的数据集成服务 - 与 Canal 或 Debezium 集成以增强数据捕获和传输能力 - 利用 DataX 和 Sqoop 等工具进行额外支持
  • FlinkFlink CDCFlink SQL结合ClickHouse搭仓库
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    本项目介绍如何运用Apache Flink及其CDC工具与SQL特性,整合ClickHouse数据库,构建高效能的实时数据分析仓库。 为大家推荐一套课程——基于Flink+FlinkCDC+FlinkSQL+Clickhouse构建实时数据仓库,这是2022年的新课,采用flink1.14版本进行讲解。该课程包含完整版视频、代码、课件以及所需软件的提供。本课程以大数据实时数仓项目为核心内容,理论与实践相结合,旨在通过实际项目的操作帮助学习者掌握相关技术的应用。
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    本项目介绍如何运用Apache Flink及其CDC组件与SQL特性,协同ClickHouse数据库构建高效实时数据仓库系统。 分享一套实时数据仓库课程——基于Flink+FlinkCDC+FlinkSQL+Clickhouse构建实时数据仓库(2022新课,基于flink1.14)。
  • 基于Flink SQL CDC同步
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    本方案利用Apache Flink SQL与CDC技术实现实时数据同步,有效提升数据处理效率及准确性,适用于多种大数据应用场景。 业务系统在运行过程中常常需要将数据更新到多个存储位置。例如,在订单系统的初期阶段,只需向数据库写入数据即可满足需求。然而有一天,BI团队提出对数据库进行全文索引的需求,这就要求我们不仅要继续往数据库中写入数据,还要额外同步一份至ES(Elasticsearch)系统以支持搜索功能。一段时间后,又出现了新的需求——需要将订单信息缓存到Redis中。 很明显,在这种情况下直接在业务逻辑层实现多份数据的更新会导致维护和扩展上的困难,并且可能引发一致性问题等复杂情况。为了解决这些问题,我们需要引入分布式事务机制来确保不同存储系统间的数据一致性和可靠性,但这又会带来较高的成本以及开发难度。 因此,我们可以通过使用CDC(Change Data Capture)工具来进行解耦合处理:将数据更改事件捕获并传递给下游的各个目标存储系统。这种方法不仅能够提高系统的稳定性和可维护性,还便于后续进行各种扩展和优化操作。CDC是一种广泛的概念,它指的是通过自动检测数据库中的变更记录,并将其转化为易于消费的数据流或消息队列的形式来实现跨多个数据源之间高效、可靠地同步更新信息的能力。
  • Postgres-CDC-FlinkDebezium和Flink处理PostgreSQL的CDC流...
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    本文介绍了使用Debezium和Apache Flink来捕捉并实时处理来自PostgreSQL数据库变更的数据(CDC)的技术方案,适用于需要高效数据同步与集成的应用场景。 使用Flink来丰富Kafka流,并在另一个环境中安装PostgreSQL 11+。配置PostgreSQL以允许通过pgoutput将Debezium转换为CDC(变更数据捕获)。参考文档,设置Apache Kafka(使用Kafka Connect)并在您的机器或集群上运行它。 接下来,在PostgreSQL中创建两个表:transactions和customers。最后,向Kafka Connect的REST接口发送POST请求来启动Debezium PostgreSQL连接器。例如: { name: postgres_cdc, config: { connector.class: io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector }
  • Flink、FlinkCDC和FlinkSQL结合Clickhouse搭的2022年仓库
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    本项目采用Apache Flink、Flink CDC及Flink SQL技术栈,并结合ClickHouse数据库,构建了高效能的2022年实时数据仓库解决方案。 分享一套关于Flink实时数仓的课程——《基于Flink+FlinkCDC+FlinkSQL+Clickhouse构建实时数据仓库》,该课程于2022年10月完结,内容基于flink 1.14版本,提供视频、源码、课件和软件包下载。
  • 模式的设计与施:消息传递和部署.pdf
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    本书详细探讨了企业集成模式及其设计与实施过程中的关键步骤,特别聚焦于通过消息传递来解决复杂的企业系统集成问题。读者将学习如何构建和部署有效的消息传递解决方案以优化业务流程。 《Enterprise Integration Patterns》中文版是关于企业集成模式设计与部署的经典之作。书中详细介绍了基于消息传递的解决方案及filter和pip模式。尽管这本书已经有了一定的历史,但它仍然是学习消息模式的重要参考书。
  • 基于FlinkFlink CDCFlink SQL结合ClickHouse的仓库搭(2022新版课程,使Flink 1.14)
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    本课程详述了利用Apache Flink、Flink CDC及Flink SQL构建高效的数据处理管道,并集成ClickHouse数据库以创建强大的实时数据仓库环境。基于最新的Flink 1.14版本更新教学内容,深入浅出地讲解技术细节与应用场景,适合对大数据领域感兴趣的开发者学习实践。 《基于Flink+FlinkCDC+FlinkSQL+Clickhouse构建实时数据仓库》——本课程是一门大数据实时数仓项目实战课程,以实际的项目为指导线,结合理论与实践,全面、详细地讲解了从基础到高级的各项内容,包括但不限于:数仓基础知识、项目规划、需求分析、架构设计和技术选型、大数据平台搭建方法论、业务介绍、数据采集技术、数仓建模原理和规范以及实时数据分析工具的应用。完成本课程的学习后,即使是零基础的学员也能掌握成为大数据仓库工程师所需的知识与技能;对于已经有开发经验的同学来说,则可以迅速积累宝贵的项目实战经验。
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