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FlinkX:基于Flink的数据分布同步工具

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简介:
FlinkX是一款基于Apache Flink开发的数据集成工具,支持高效、可靠地在不同数据源间进行实时和批量数据传输。 FlinkX 招聘 Flink 研发工程师 职责: 1. 负责袋鼠云基于 Flink 的衍生框架数据同步 flinkx 和实时计算 flinkstreamsql 框架的开发; 2. 调研和把握当前最新大数据实时计算技术,将其中合适的引入到平台中以改善产品并提升竞争力。 职位要求: 1、本科及以上学历,至少3年Flink 开发经验;精通Java,熟悉Scala 和 Python 优先考虑。 2、深入理解 Flink 原理,并有基于 Flink 的二次源码开发经历,在开源社区贡献过Flink 源码者为佳; 3、具备机器学习或数据挖掘相关背景的候选人优先考虑; 4、能够快速掌握新技术,对编写高质量代码有着执着追求。 加分项: 1. 在 GitHub 或其他平台上有过成功的开源项目经验。

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客服
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  • FlinkXFlink
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    FlinkX是一款基于Apache Flink开发的数据集成工具,支持高效、可靠地在不同数据源间进行实时和批量数据传输。 FlinkX 招聘 Flink 研发工程师 职责: 1. 负责袋鼠云基于 Flink 的衍生框架数据同步 flinkx 和实时计算 flinkstreamsql 框架的开发; 2. 调研和把握当前最新大数据实时计算技术,将其中合适的引入到平台中以改善产品并提升竞争力。 职位要求: 1、本科及以上学历,至少3年Flink 开发经验;精通Java,熟悉Scala 和 Python 优先考虑。 2、深入理解 Flink 原理,并有基于 Flink 的二次源码开发经历,在开源社区贡献过Flink 源码者为佳; 3、具备机器学习或数据挖掘相关背景的候选人优先考虑; 4、能够快速掌握新技术,对编写高质量代码有着执着追求。 加分项: 1. 在 GitHub 或其他平台上有过成功的开源项目经验。
  • WebDataX-其他
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    DataX是一款优秀的开源工具,用于实现不同应用场景中的多种异构数据源之间稳定高效的数据同步。它适用于大数据平台间的批量数据传输。 DataX Web 是一款建立在 DataX 之上的分布式数据同步工具,它提供了一个直观易用的操作界面以降低用户使用 DataX 的学习门槛,并缩短任务配置时间,避免了配置过程中可能产生的错误。 该系统允许用户通过页面选择所需的数据源来创建数据同步任务。对于 RDBMS 数据源而言,还支持批量生成同步任务的功能;同时提供了实时查看数据同步进度和日志的能力以及终止正在运行的任务的选项。此外,DataX Web 集成了 xxl-job 并进行了二次开发,使用户能够根据时间或自增主键进行增量的数据同步。 关于执行器的支持,它不仅支持集群部署模式,并且提供多种路由策略选择、超时控制机制、失败重试功能以及故障报警等特性。此外还具备任务依赖管理能力及对执行器的 CPU 和内存负载监控等功能。 未来版本计划增加更多数据源的支持和更复杂的数据转换UDF(用户定义函数)、表结构同步以及追踪数据血缘关系的功能,以满足更为复杂的业务需求场景。 DataX Web 的安装环境要求如下: - 语言:Java 8 (建议使用 jdk 版本1.8.201 或以上) - Python: 支持版本为Python 2.7;若需支持 Python3,则需要替换 datax/bin 下的三个python文件 - 环境系统:MacOS, Windows,Linux - 数据库:MySQL5.7 DataX Web 的主要功能包括: 1. 构建 DataX Json 文件并通过Web界面完成。 2. 将生成的任务数据保存在数据库中,方便任务迁移和管理; 3. 实时查看抽取日志,具有类似 Jenkins 日志控制台的输出能力; 4. 展示DataX运行记录,并允许用户通过页面操作停止作业执行; 5. 支持 DataX 定时任务配置及状态修改功能(启动/停止)。 6. 采用中心式设计支持集群部署 7. 分布式执行器能够自动注册并被调度节点发现; 8. 提供丰富的路由策略和阻塞处理策略,以应对高并发场景下的复杂需求; 9. 支持任务超时控制及失败重试机制,并可自定义相关参数设置。 10. 内置邮件告警机制同时支持扩展其他类型的通知方式(如短信、钉钉等); 11. 系统内置用户管理模块,允许管理员和普通用户角色切换; 12. 支持任务依赖配置,实现基于父级任务成功执行后触发子任务自动运行的功能。 13. 提供详细的调度报表及实时监控界面查看资源使用情况; 14. 能够指定增量字段并根据定时策略获取数据区间以确保数据同步的安全性; 15. 允许用户配置 DataX 启动 JVM 参数,并提供手动测试功能验证连接是否成功。 16. 提供常用任务的模板化创建选项,简化 JSON 文件构建过程; 17. 支持 Hive、MongoDB 和 HBase 等多种数据源类型; 18. 通过环境变量自动获取 DataX 目录路径,在集群部署中无需指定 JSON 及日志目录。 19. 针对增量任务提供动态参数配置功能,支持根据业务场景灵活调整分区策略; 20. 扩展了 Shell、Python 和 PowerShell 等脚本类型的任务执行; 21. 提供图形化的 CPU 内存负载监控页面以方便管理员查看资源使用状态。
  • Flink SQL CDC实时方案
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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。
  • Flink CDC MySQL(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。
  • MFC和VC++
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    本工具是一款基于MFC和VC++开发的数据同步软件,旨在实现不同数据库间的高效、安全的数据传输与更新。 实现同构或异构数据库模式下的表数据同步,基于VC++ MFC开发的系统包括管理端、导出服务和导入服务。
  • 隧道:JavaPG
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    隧道是一款高效的基于Java开发的数据同步工具,专门用于在PostgreSQL数据库之间实现无缝、安全的数据传输与同步。 PG数据同步工具(Java实现)是一个服务版本,用于将postgresql的实时数据同步到es或kafka。该服务支持Postgresql 9.4或更高版本、Kafka 0.8或更高版本以及ElasticSearch 5.x。 架构图原理显示tunnel利用pg内部的逻辑复制功能,在pg逻辑复制槽接收数据库的逻辑更改,通过解析test_decoding特定格式的消息得到所需的数据。安装和使用该工具时,可以执行以下命令进行打包: ``` $ git clone https://github.com/hellobike/tunnel $ cd tunnel $ mvn clean package -Dmaven.test.skip= ```
  • Flink处理系统.zip
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    本资料深入探讨并实现了一个基于Apache Flink的高效能分布式数据处理系统,旨在解决大规模实时数据分析中的挑战。通过源代码与详细文档相结合的方式,为开发者提供了一个全面理解及实践Flink框架的机会,适用于研究和工业应用。 基于Flink的分布式数据分析系统是一种高效处理大规模数据流的应用框架。它能够支持实时计算、批处理等多种应用场景,并且具有高可用性和可扩展性等特点。通过利用Flink的强大功能,该系统可以实现复杂的数据分析任务,在大数据领域有着广泛的应用前景。
  • 库间
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    本工具旨在实现不同数据库之间的高效数据同步与迁移,支持多种数据库类型,确保数据一致性与实时更新。 “数据库数据同步工具”是一款专为数据库管理者及软件开发者设计的实用软件。该软件从用户需求出发,界面友好且易于操作,使用户能够高效便捷地管理数据库中的数据。其主要功能包括支持在不同类型的数据库之间进行数据同步,具体兼容的数据库类型如下: 1. 源数据库:SQL Server、Access 2. 目标数据库:SQL Server、MySQL、Access
  • SQL Server
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    SQL Server数据同步工具是一款专为数据库管理人员设计的应用程序,旨在实现不同服务器或实例间的数据高效、准确传输与更新。通过简化复杂的手动操作流程,它帮助用户轻松应对跨地域、大规模数据库系统的同步需求,确保数据一致性与时效性。 SQL Server 数据同步软件(简称MSSQLSYNC)的主要功能是实现 SQL Server 数据库的同步,并可以作为数据备份工具使用。 该软件具有以下特点和功能: - 绿色设计,无需安装; - 用户可自定义设置同步的数据范围及间隔时间; - 提供多种配置选项以满足不同的同步需求; - 支持增量同步(忽略源数据库中删除的操作)或仅新增记录的同步模式,有利于数据备份操作; - 能够自动检测并响应源数据库中的表结构变化,并在目标端创建相应的表和执行初始同步任务(遵循“有则更新无则插入”的原则复制数据); - 自动适应源数据表中字段的变化,在目标表格上增加缺失的字段以保持一致性。 该软件适用于 SQL Server 2012 及以上版本。
  • DataXWeb:解决方案
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    DataXWeb是一款专为大规模数据迁移与集成设计的高效工具,它基于DataX框架并加以优化,提供了一个直观易用的网页界面,支持多源异构数据库之间的无缝数据同步,适用于企业级数据仓库建设、大数据平台整合等多种场景。 DataX Web 是在 DataX 之上开发的分布式数据同步工具,提供简单易用的操作界面,降低用户使用 DataX 的学习成本,并缩短任务配置时间,避免配置过程中出现错误。用户可以通过页面选择数据源来创建相关任务。