Advertisement

Flink CDC 同步MySQL数据(一)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Flink CDC MySQL
    优质
    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Flink SQL CDC的实时方案
    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。
  • Postgres-CDC-Flink:利用Debezium和Flink处理PostgreSQL的CDC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 }
  • 利用Flink CDC通过DataStream方法实现MySQLMySQL的全量与增量
    优质
    本文章介绍了如何使用Apache Flink和CDC技术,采用DataStream API方式从MySQL数据库进行实时数据抓取,并将全量及增量数据高效地同步至目标MySQL数据库的方法。 基于Flink CDC使用Datastream方式可以实现MySQL到MySQL的全量和增量同步。只需配置源数据库和目标数据库的信息,运行MysqlCDC中的main函数即可完成多库多表的数据同步。
  • MySQL与主主脚本
    优质
    简介:提供便捷的MySQL数据库一键同步及主主同步功能,有效简化运维流程,确保数据实时一致性,适用于高可用性需求场景。 数据库数据同步和主主同步脚本简化了用户在配置MySQL主主同步的操作。用户只需执行相应的脚本即可完成配置。解压文件后,请进入解压目录并执行dos2unix命令,该目录中包含使用说明。
  • flink-connector-cdc-kb
    优质
    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。
  • 利用FlinkFlink CDCFlink SQL结合ClickHouse搭建实时仓库
    优质
    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FlinkFlink CDCFlink SQL结合ClickHouse搭建实时仓库
    优质
    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 1.14.3 CDC JAR包
    优质
    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。
  • MySQL-Oracle
    优质
    简介:本教程介绍如何实现MySQL与Oracle数据库之间的数据同步,涵盖配置步骤、工具选择及常见问题解决方法。 需要编写一个脚本将MySQL数据库的数据同步至Oracle数据库,并在同步过程中对MySQL数据表的标识进行相应的修改。