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利用Flink、Flink CDC和Flink SQL结合ClickHouse搭建实时数据仓库

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简介：
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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  • 利用Flink、Flink CDC和Flink SQL结合ClickHouse搭建实时数据仓库
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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。
     
  • 利用Flink、Flink CDC和Flink SQL结合ClickHouse搭建实时数据仓库
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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、Flink CDC和Flink SQL结合ClickHouse的实时数据仓库搭建（2022新版课程，使用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。
     
  • 利用Flink、FlinkCDC和FlinkSQL结合Clickhouse搭建的2022年实时数据仓库解决方案
    优质
    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。
     
  • Postgres-CDC-Flink：利用Debezium和Flink处理PostgreSQL的CDC数据流...
    优质
    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 }
     
  • access.json中某课程的ClickHouse+Flink实时数据仓库文件
    优质
    本文件详细介绍了在Access.JSON框架下构建某课程专用的数据仓库方案，结合了ClickHouse与Flink技术栈，实现高效实时数据处理和分析。 你懂得，有视频和代码，但是缺少数据就无法运行，让人着急。
     
  • 基于Flink SQL CDC的实时数据同步方案
    优质
    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。
     
  • flink-sql-connector-postgres-cdc-2.5-SNAPSHOT.jar
    优质
    flink-sql-connector-postgres-cdc-2.5-SNAPSHOT.jar是一款用于Apache Flink的库文件，支持PostgreSQL数据库CDC（变更数据捕获）功能，方便实时追踪和处理数据库变动。 flink-sql-connector-postgres-cdc2.5-SNAPSHOT
     
  • flink-connector-cdc-kb
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    Flink-Connector-CDC-KB是一款专为Apache Flink设计的数据连接器，用于高效地从数据库变更日志中捕获数据变化，并实时传输至数据流处理应用。 Flink-connector-kb-cdc 是一个用于与知识库（KB）进行数据变更捕获（CDC）的连接器插件，它允许用户实时获取数据库中的更新、插入或删除操作，并将这些更改传递给 Apache Flink 流处理应用以支持复杂的业务逻辑和数据分析。