首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

07 Confluent_Kafka权威指南 第七章: 构建数据管道

当人们讨论使用apache kafka构建数据管道时,他们通常会应用如下几个示例,第一个就是构建一个数据管道,Apache Kafka是其中的终点。丽日,从kafka获取数据到s3或者从Mongodb获取数据到kafka。第二个用例涉及在两个不同的系统之间构建管道。但是使用kafka做为中介。一个例子就是先从twitter使用kafka发送数据到Elasticsearch,从twitter获取数据到kafka。然后从kafka写入到Elasticsearch。 我们在0.9版本之后在Apache kafka 中增加了kafka connect。是我们看到之后再linkerdin和其他大型公司都使用了kafka。我们注意到,在将kafka集成到数据管道中的时候,每个公司都必须解决的一些特定的挑战,因此我们决定向kafka 添加AP来解决其中的一些特定的挑战。而不是每个公司都需要从头开发。 kafka为数据管道提供的主要价值是它能够在管道的各个阶段之间充当一个非常大的,可靠的缓冲区,有效地解耦管道内数据的生产者和消费者。这种解耦,结合可靠性、安全性和效率,使kafka很适合大多数数据管道。

03

基于Apache Hudi和Debezium构建CDC入湖管道

当想要对来自事务数据库(如 Postgres 或 MySQL)的数据执行分析时,通常需要通过称为更改数据捕获[4] CDC的过程将此数据引入数据仓库或数据湖等 OLAP 系统。Debezium 是一种流行的工具,它使 CDC 变得简单,其提供了一种通过读取更改日志[5]来捕获数据库中行级更改的方法,通过这种方式 Debezium 可以避免增加数据库上的 CPU 负载,并确保捕获包括删除在内的所有变更。现在 Apache Hudi[6] 提供了 Debezium 源连接器,CDC 引入数据湖比以往任何时候都更容易,因为它具有一些独特的差异化功能[7]。Hudi 可在数据湖上实现高效的更新、合并和删除事务。Hudi 独特地提供了 Merge-On-Read[8] 写入器,与使用 Spark 或 Flink 的典型数据湖写入器相比,该写入器可以显着降低摄取延迟[9]。最后,Apache Hudi 提供增量查询[10],因此在从数据库中捕获更改后可以在所有后续 ETL 管道中以增量方式处理这些更改下游。

02

专家带你吃透 Flink 架构:一个 新版 Connector 的实现

Flink 可以说已经是流计算领域的事实标准,其开源社区发展迅速,提出了很多改进计划(Flink Improvement Proposals,简称 FLIP)并不断迭代,几乎每个新的版本在功能、性能和使用便捷性上都有所提高。Flink 提供了丰富的数据连接器(connecotr)来连接各种数据源,内置了 kafka、jdbc、hive、hbase、elasticsearch、file system 等常见的 connector,此外 Flink 还提供了灵活的机制方便开发者开发新的 connector。对于 source connector 的开发,有基于传统的 SourceFunction 的方式和基于 Flink 改进计划 FLIP-27 的 Source 新架构的方式。本文首先介绍基于 SourceFunction 方式的不足,接着介绍 Source 新架构以及其设计上的深层思考,然后基于 Flink 1.13 ,以从零开发一个简单的 FileSource connector 为例,介绍开发 source connector 的基本要素,尽量做到理论与实践相结合,加深大家的理解。

05

专家带你吃透 Flink 架构:一个 新版 Connector 的实现

Flink 可以说已经是流计算领域的事实标准,其开源社区发展迅速,提出了很多改进计划(Flink Improvement Proposals,简称 FLIP)并不断迭代,几乎每个新的版本在功能、性能和使用便捷性上都有所提高。Flink 提供了丰富的数据连接器(connecotr)来连接各种数据源,内置了 kafka、jdbc、hive、hbase、elasticsearch、file system 等常见的 connector,此外 Flink 还提供了灵活的机制方便开发者开发新的 connector。对于 source connector 的开发,有基于传统的 SourceFunction 的方式和基于 Flink 改进计划 FLIP-27 的 Source 新架构的方式。本文首先介绍基于 SourceFunction 方式的不足,接着介绍 Source 新架构以及其设计上的深层思考,然后基于 Flink 1.13 ,以从零开发一个简单的 FileSource connector 为例,介绍开发 source connector 的基本要素,尽量做到理论与实践相结合,加深大家的理解。

05
领券