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如何理解Apache Flink CDC原理与使用,相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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Flink在1.11版本中新增了CDC的特性,简称 改变数据捕获。名称来看有点乱,我们先从之前的数据架构来看CDC的内容。
以上是之前的MySQL binlog日志处理流程,例如canal监听binlog把日志写入到kafka中。而Apache Flink实时消费Kakfa的数据实现mysql数据的同步或其他内容等。拆分来说整体上可以分为以下几个阶段。
整体的处理链路较长,需要用到的组件也比较多。Apache Flink CDC可以直接从数据库获取到binlog供下游进行业务计算分析。简单来说链路会变成这样也就是说数据不再通过canal与kafka进行同步,而flink直接进行处理mysql的数据。节省了canal与kafka的过程。
Flink 1.11中实现了mysql-cdc与postgre-CDC,也就是说在Flink 1.11中我们可以直接通过Flink来直接消费mysql,postgresql的数据进行业务的处理。
首先需要保证mysql数据库开启了binlog。未开启请查阅相关资料进行binlog的启用。自建默认是不开启binlog的。
DROP TABLE IF EXISTS `t_test`;
CREATE TABLE `t_test` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`ip` varchar(255) DEFAULT NULL,
`size` bigint(20) DEFAULT NULL
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=183 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
com.alibaba.ververica
flink-connector-mysql-cdc
1.1.0
compile
def main(args: Array[String]): Unit = {
val envSetting = EnvironmentSettings.newInstance()
.useBlinkPlanner()
.inStreamingMode()
.build()
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, envSetting)
val sourceDDL =
"CREATE TABLE test_binlog (" +
" id INT NOT NULl," +
" ip STRING," +
" size INT" +
") WITH (" +
"'connector' = 'mysql-cdc'," +
"'hostname' = 'localhost'," +
"'port' = '3306'," +
"'username' = 'root'," +
"'password' = 'cain'," +
"'database-name' = 'test'," +
"'table-name' = 't_test'" +
")"
// 输出目标表
val sinkDDL =
"CREATE TABLE test_sink (\n" +
" ip STRING,\n" +
" countSum BIGINT,\n" +
" PRIMARY KEY (ip) NOT ENFORCED\n" +
") WITH (\n" +
" 'connector' = 'print'\n" +
")"
val exeSQL =
"INSERT INTO test_sink " +
"SELECT ip, COUNT(1) " +
"FROM test_binlog " +
"GROUP BY ip"
tableEnv.executeSql(sourceDDL)
tableEnv.executeSql(sinkDDL)
val result = tableEnv.executeSql(exeSQL)
result.print()
}
INSERT INTO `test`.`t_test`( `ip`, `size`) VALUES (UUID(), 1231231);
INSERT INTO `test`.`t_test`( `ip`, `size`) VALUES (UUID(), 1231231);
INSERT INTO `test`.`t_test`( `ip`, `size`) VALUES (UUID(), 1231231);
...
插入数据可直接在console中看到flink处理的结果
Apache Flink CDC的方式替代了之前的canal+kafka节点.直接通过sql的方式来实现对mysql数据的同步。
看完上述内容,你们掌握如何理解Apache Flink CDC原理与使用的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注创新互联行业资讯频道,感谢各位的阅读!