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Flink 14.5 实现 Oracle 11g CDC功能

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简介：
本教程详细介绍了如何使用Apache Flink 14.5实现Oracle 11g数据库的CDC（变更数据捕获）功能，帮助用户实时同步和处理数据库变化。 Flink 14.5 实现 Oracle 11g CDC 功能的所有 jar 包文件测试成功。

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  • Flink 14.5 实现 Oracle 11g CDC功能
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    本教程详细介绍了如何使用Apache Flink 14.5实现Oracle 11g数据库的CDC（变更数据捕获）功能，帮助用户实时同步和处理数据库变化。 Flink 14.5 实现 Oracle 11g CDC 功能的所有 jar 包文件测试成功。
     
  • 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。
     
  • Flink 1.14.3 CDC JAR包
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    Flink 1.14.3 CDC JAR包是一款专为Apache Flink设计的数据变更捕获（CDC）工具包，支持实时数据流处理与分析，适用于构建高效、可靠的数据集成解决方案。 Flink 1.14.3 CDC（变更数据捕获）jar包集合是用于实时数据流处理的关键组件，在大数据领域尤其重要，它能够捕捉数据库中的变化并将其转化为可操作的数据流。 ### Flink CDC介绍 Apache Flink 提供的CDC功能允许从关系型数据库中实时捕获插入、更新和删除事件，实现低延迟的数据同步。Flink 1.14.3版本引入了对多种数据库的支持，增强了其在构建实时数据管道中的能力。 ### 数据库支持 - **Oracle**：通过跟踪并获取变更记录，用户可以使用Oracle CDC来建立高效的ETL流程。 - **MySQL**：提供无缝从MySQL数据库中抓取实时变化的能力，在微服务架构和分布式系统中有广泛应用。 - **PostgreSQL**：借助于PostgreSQL CDC功能，Flink能够监控数据的变化，并为实时分析及应用提供新鲜的数据输入源。 - **SQL Server**：用户可以通过SQL Server CDC获取Microsoft SQL Server中的变更流，特别适用于基于Windows的企业环境。 - **MongoDB**：支持从NoSQL数据库中抓取变化的事件，满足现代混合架构下的需求。 ### jar包的作用 每个特定于某类数据库的CDC jar包都包含了与该数据库交互所需的驱动程序和连接器。这些组件负责读取事务日志或复制流，并将变更转换为Flink任务可以处理的数据结构。 ### Flink CDC的工作原理 通过利用数据库自身的逻辑日志或者复制功能，如Oracle使用Logical Change Records (LCRs)，MySQL依赖于Binlog，PostgreSQL采用wal2json 或 walreceiver技术，SQL Server则依靠SQL Server Replication，MongoDB利用oplog机制来追踪变更信息。 ### 应用场景 - 实时数据同步：将数据库中的变化实时地传递到其他系统或仓库如Kafka、Hadoop或者Elasticsearch。 - 实时分析：通过Flink流处理作业接收并解析从数据库中获取的更改，以支持即时决策和分析需求。 - 数据一致性保障：跨多个系统的变更跟踪确保了数据的一致性。 ### 使用流程 1. 在Flink应用内添加对应的CDC jar包依赖； 2. 配置好连接器参数（如URL、用户名及密码）； 3. 创建`TableSource`并指定为CDC表，以启动变化流的读取工作。 4. 对获取的数据进行处理后输出至目标系统。 综上所述，Flink 1.14.3 CDC jar包集合是一个强大的工具集，支持多种主流数据库，并提供了高效的低延迟解决方案用于实时数据处理和集成。开发者可以根据具体需求选择适当的jar包来轻松构建从源数据库到流处理系统的实时管道。
     
  • Postgres-CDC-Flink：利用Debezium和Flink处理PostgreSQL的CDC数据流...
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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 }
     
  • 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）。
     
  • flink-sql-connector-postgres-cdc-2.5-SNAPSHOT.jar
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    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
     
  • 使用CDC绘图实现视图缩放功能
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    本文章介绍了如何利用Python中的CDC绘图库来实现图像或图形界面中视图的缩放功能。通过具体代码示例和详细步骤讲解了操作方法，适合希望增强其程序互动性和用户友好性的开发者阅读学习。 在基于CScrollView的程序中实现CDC绘图缩放功能。
     
  • Flink CDC 同步MySQL数据（一）
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    本篇教程详解了如何使用Apache Flink CDC进行实时数据同步，重点介绍了从配置环境到实现MySQL数据库增量数据捕获和传输的过程。 JDBC（Java Database Connectivity）是Java语言用来与数据库交互的标准API。它提供了一套用于执行SQL语句的接口，并且支持多种关系型数据库系统。开发者可以通过JDBC连接到不同的数据库，执行查询、更新等操作。 使用JDBC时通常需要以下几个步骤： 1. 加载驱动程序； 2. 创建一个代表数据库连接的对象（Connection）； 3. 使用这个对象创建一个Statement或PreparedStatement实例来发送SQL语句给数据库； 4. 处理结果集或者检查是否有异常发生； 5. 关闭资源。 JDBC API使得Java应用程序能够访问各种关系型数据库，而无需考虑底层数据存储的具体实现细节。
     
  • 基于STM32G474的USB MSC和CDC组合功能实现
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    本项目基于STM32G474微控制器，实现了USB大容量存储设备（MSC）与通信设备类（CDC）的集成应用，为用户提供便捷的数据传输及串行通讯解决方案。 STM32G474实现USB的MSC+CDC组合功能。