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《一文读懂腾讯云Flink CDC 原理、实践和优化》

这些类已经内置在 Flink 1.11 的发行版中，直接可以使用，无需附加任何程序包。...对于插入 +I 和删除 D，都只需要一条消息即可；而对于更新，则涉及删除旧数据和写入新数据，因此需要 -U 和 +U 两条消息来对应。...特别地，在 MySQL、PostgreSQL 等支持 Upsert（原子操作的 Update or Insert）语义的数据库中，通常前一个 -U 消息可以省略，只把后一个 +U 消息用作实际的更新操作即可...Flink SQL 语法。...异常数据造成作业持续重启 默认情况下，如果遇到异常的数据（例如消费的 Kafka topic 在无意间混入了其他数据），Flink 会立刻崩溃重启，然后从上个快照点（Checkpoint）重新消费。

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    基于Flink CDC打通数据实时入湖

    Flink SQL通过创建Kafka映射表并指定 format格式为debezium-json，然后通过Flink进行解析后直接插入到其他外部数据存储系统，例如图中外部数据源以Apache Iceberg...通过以上分析，基于Flink SQL CDC的数据同步有如下优点： 业务解耦：无需入侵业务，和业务完全解耦，也就是业务端无感知数据同步的存在。 性能消耗：业务数据库性能消耗小，数据同步延迟低。...虽然当前Apache Iceberg 0.11版本不支持Flink SQL方式进行Row-Level Delete，但为了方便测试，通过对源码的修改支持Flink SQL方式。...Flink SQL CDC和Apache Iceberg的架构设计和整合如何巧妙，不能局限于纸上谈兵，下面就实际操作一下，体验其功能的强大和带来的便捷。...Q1: 程序BUG或者任务重启等导致数据传输中断，如何保证数据的一致性呢？

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    Flink在中原银行的实践

    Flink在1.11版本开始引入了Flink CDC功能，并且同时支持Table & SQL两种形式。Flink SQL CDC是以SQL的形式编写实时任务，并对CDC数据进行实时解析同步。...通过以上分析，基于Flink SQL CDC的数据同步有如下优点： a)业务解耦：无需入侵业务，和业务完全解耦，也就是业务端无感知数据同步的存在。...方式下导入数据速度，该方式需要指定在更新时以那个字段查找，类似于update语句中的where条件，一般设置为表的主键即可，如下： SQL INSERT INTO IcebergTable /*...3.2 一致性 当程序BUG或者任务重启等导致数据传输中断，如何保证数据的一致性呢？...实时计算平台未来将会整合Apache Hudi和Apache Iceberg数据源，用户可以在界面配置Flink SQL任务，该任务既可以以upsert方式实时解析change log并导入到数据湖中，

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    Flink CDC 1.0至3.0回忆录

    Flink CDC 1.0中，基于Flink的两个特性：Dynamic Table 和 Changelog Stream： Dynamic Table：Flink SQL 定义的动态表，动态表和流的概念是对等的...；流可以转换成动态表，动态表也可以转换成流。...schema 变更自动同步到下游，已有作业支持动态加表 极致扩展：空闲资源自动回收，一个 sink 实例支持写入多表 推动捐赠：推动 Flink CDC 成为 Apache Flink 的子项目，版权属于中立的...在更复杂的数据集成与用户业务场景中发挥作用：用户无需在数据源发生 schema 变更时手动介入，大大降低用户的运维成本；只需对同步任务进行简单配置即可将多表、多库同步至下游，并进行合并等逻辑，显著降低用户的开发难度与入门门槛...Flink CDC 3.0于2023年12月7日重磅推出，让用户只需对同步任务进行简单配置即可完成多表、多库同步至下游，且无需在数据源发生 schema 变更时手动介入，极其贴心易用。

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    Cloudera 流处理社区版(CSP-CE)入门

    安装和启动 CSP-CE 只需一个命令，只需几分钟即可完成。 命令完成后，您的环境中将运行以下服务： Apache Kafka ：发布/订阅消息代理，可用于跨不同应用程序流式传输消息。...Apache Flink ：支持创建实时流处理应用程序的引擎。 SQL Stream Builder ：运行在 Flink 之上的服务，使用户能够使用 SQL 创建自己的流处理作业。...在 SMM 中创建主题 列出和过滤主题 监控主题活动、生产者和消费者 Flink 和 SQL 流生成器 Apache Flink 是一个强大的现代分布式处理引擎，能够以极低的延迟和高吞吐量处理流数据...SQL Stream Builder 是建立在 Flink 之上的服务，它将 Flink 的强大功能扩展到了解 SQL 的用户。...随着社区版的推出，现在任何人都可以非常轻松地创建 CSP 沙箱来了解 Apache Kafka、Kafka Connect、Flink 和 SQL Stream Builder，并快速开始构建应用程序。

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    从 Flink 到 Doris 的实时数据写入实践 —— 基于 Flink CDC 构建更实时高效的数据集成链路

    Apache Doris 支持标准 SQL 并且完全兼容 MySQL 协议，可以通过各类支持 MySQL 协议的客户端工具和 BI 软件访问存储在 Apache Doris 中的数据库。...Flink-Doris-Connector 是 Apache Doris 与 Apache Flink 在实时数据处理 ETL 的结合，依托 Flink 提供的实时计算能力，构建高效的数据处理和分析链路...因此，同步工具需要能够实时捕获 DDL 并动态地更新 Doris 表结构，以确保数据的准确性和一致性。开箱即用： 零代码，低门槛，理想的同步工具只需进行简单配置，即可实现数据的迁移和同步。...集成 Flink CDC 的功能后，用户仅需通过 Flink-Doris-Connector 提交任务，就可以在 Doris 自动创建所需的表，而无需配置上下游表之间的显式关联，实现数据快速同步。...在上游 TP 数据库发生表结构变更时，需要暂停数据同步任务、待 Doris 中的 Schema Change 完成后再重启任务。

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    Doris + Flink + DolphinScheduler + Dinky 构建开源数据平台

    Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景...强大的数据读取：Apache Doris 可以直接访问 MySQL、PostgreSQL、Oracle、S3、Hive、Iceberg、Elasticsearch 等系统中的数据，而无需数据复制。...Lib 以及 Dinky Plugins 下添加对应编译好的 Flink、Doris 的连接器，需要注意 Flink 、Scala、Doris对应版本，其次是如果要实现一个写入的更新，则需要开启一些配置...扩展完成后打包成 jar 文件，将其添加至 Dinky 的 plugins 和 Flink 的 lib 下，重启 Dinky 与 Flink 则生效。...最后要感谢 Apache Doris 、Apache Flink、Apache DolphinScheduler、Flink CDC、Apache SeaTunnel、Apache Hudi 等社区的大力支持

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    【Flink】小白级入门，Flink sql 的基础用法

    导读 : - flink sql 介绍 - flink sql 使用 Flink sql 是什么 ❝sql 的诞生就是为了简化我们对数据开发,可以使用少量的 sql 代码,帮助我完成对数据的查询...,分析等功能 ❞ 声明式 & 易于理解 对于用户只需要表达我想要什么,具体处理逻辑交给框架,系统处理,用户无需关心,对于一些非专业的开发人员有了解 sql,并且 sql 相对我们学习 java,c 等语言更简单...,即高效的获取结果 稳定 sql 语义发展几十年是一个很稳定的语言,少有变动,当我们引擎的升级,甚至替换成另一个引擎,都可以做到兼容地,平滑地升级,无需更改我们的已经编写好的 sql 代码 流批统一的基础...; import org.apache.flink.types.Row; import java.sql.SQLException; public class UDFDemo { public...sql 中时间机制本质与 dataStream api 相同,只不过使用少于区别,稍加注意即可,注意指定 watermark 需要使用 sql 中 timestamp(3)类型(具体对应 java 类型可根据上面类型自行判断

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    Flink CDC 新一代数据集成框架

    Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件，主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中，Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎，其SQL API又提供了强大的流式计算能力...Flink CDC依托强大的Flink SQL流式计算能力，可以非常方便对数据进行加工。Apache Flink的一个组件具有非常灵活的水平扩展能力。...Flink有两个基础概念，Dynamic Table和Changelog StreamDynamic Table就是Flink SQL定义的动态表，动态表和流的概念是对等的，意思是流可以转换为动态表，动态表也可以转换成流在...op，op字段的取值也是四种，分别是c、u、d、r，各自对应create、update、delete、read，对于代表更新操作的u，其数据部分包含了前镜像(before)和后镜像(after)Flink...流系统端到端链路较 长，涉及到上游 Source 层、中间计算层和下游 Sink 层三部分，要实现端到端的一致性，需要实 现以下条件：上游可以 replay，否则中间计算层收到消息后未计算，却发生 failure 而重启

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    Flink Table Store 典型应用场景

    ‍‍摘要：本文整理自 Apache Flink PMC 李劲松（之信）在 9 月 24 日 Apache Flink Meetup 的分享。...总结来说，动态表需要的能力有如下三个： Table Format：能存储全量数据，能够提供很强的更新能力以处理数据库 CDC 和流处理产生的大量更新数据， 且能够面向 Ad-Hoc 提供高效的批查询。...维表 Join 会将 Flink Table Store 的数据通过 projection push down 、filter push down 后拉到本地，进行本地 cache ，无需担心 OOM...同步写入 Flink Table Store 明细表时，以发货日期作为分区字段，创建年+月二级分区。时间跨度为 7 年，因此一共动态写入 84 个分区。...我们希望通过 Flink CDC、Flink SQL 流批一体计算加上 Flink Table Store 存储打造闭环，通过 Flink SQL 来管控运维、执行 Pipeline 的 一整套系统，需要运维管控元数据的工作

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    Flink在滴滴出行的应用与实践

    欢迎您关注《大数据成神之路》 1、Apache Flink 在滴滴的背景 2、Apache Flink 在滴滴的平台化 3、Apache Flink 在滴滴的生产实践 4、Stream SQL 5、展望规划...但是重启总是会带来一定的业务延迟，因此流计算平台提供了支持动态扩容的新特性。...Flink Application 在重启的时候，以前已经在使用的资源不会被释放，而是会被重新利用，平台会根据新的资源使用情况来进行动态的缩扩。...：数据展开，数据展开以后，会根据具体的规则进行实时匹配，同时因为规则会动态更新，所以匹配的过程中是需要考虑的。...对于规则的动态更新，在滴滴是通过配置流来实现的。配置流更新以后，会广播到下游的算子中去，下游的算子接收到规则更新以后，会对主数据流进行相应的变更。数据处理完以后，会把数据落到后端的一些系统里面去。

    3.6K20

    Flink从1.7到1.12版本升级汇总

    Streaming SQL中支持MATCH_RECOGNIZE 这是 Apache Flink 1.7.0 的一个重要补充，它为 Flink SQL 提供了 MATCH_RECOGNIZE 标准的初始支持...社区添加了一个 Elasticsearch 6 table sink，允许存储动态表的更新结果。 2.6. 版本化REST API 从 Flink 1.7.0 开始，REST API 已经版本化。...现在，Flink 的开箱配置即可支持这一切，且只需要简单地改变 managed 内存的大小即可调整 RocksDB state backend 的内存预算。...在 Flink 1.10 中，Flink SQL 扩展支持了 INSERT OVERWRITE 和 PARTITION 的语法（FLIP-63 [18]），允许用户写入 Hive 中的静态和动态分区。...1.11.0 中 Flink 支持在 Table & SQL 作业中自定义和使用向量化 Python UDF，用户只需要在 UDF 修饰中额外增加一个参数 udf_type=“pandas” 即可。

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    零基础学Flink：Flink SQL（上）

    前面几篇内容，我们结合案例来介绍了，两流Join，热销榜，以及状态容错，今天我们依旧基于这个数据，来说说Flink SQL，如果对原理有兴趣的同学，也可以移步到《Stream SQL 的执行原理与 Flink...今天我们分几步来介绍，首先什么是动态表，如何注册，数据流如何转换。本文配图主要来自官方文档。 SQL和关系代数设计的时候，并没有考虑流计算，所以流计算和关系数据的计算，有很多概念上的差异。...动态表 动态表可以说是Flink Table API 和 SQL的核心，动态表可以像普通关系型数据表一样被查询，只是他吐出的数据，是一个持续的数据流。 ?...; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple5; import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool...; import org.apache.flink.table.api.java.StreamTableEnvironment; import org.apache.flink.types.Row; import

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    快手基于 Flink 的持续优化与实践

    内容包括： Flink 稳定性持续优化 Flink 任务启动优化 Flink SQL 实践与优化 未来的工作 Tips：点击文末「阅读原文」即可回顾作者原版分享视频～ 一、Flink 稳定性持续优化 第一部分是...之前只能靠重启任务来丢弃 lag，任务重启代码比较好，耗时长。我们优化后，可以热更新、无需重启任务即可以丢弃 lag。...实现逻辑是动态发操作命令给 source，source 收到命令后 seek 到最新位置。 第三点是 Kafka broker 列表动态获取。...我们优化后，Source task 启动，可以获取集群信息，动态重新获取 Kafka brokerlist，避免频繁重启。 ? 第二部分是 Flink 任务的故障恢复优化，分为两个过程。...三、Flink SQL 实践与优化 第三部分会介绍一下我们在使用 Flink SQL 的一些实践和优化。首先介绍一下 Flink SQL 在快手的现状。

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    如何利用 Flink CDC 实现数据增量备份到 Clickhouse

    本文我们首先来介绍什么是CDC，以及CDC工具选型，接下来我们来介绍如何通过Flink CDC抓取mysql中的数据，并把他汇入Clickhouse里，最后我们还将介绍Flink SQL CDC的方式。...其主要的应用场景： 异构数据库之间的数据同步或备份 / 建立数据分析计算平台 微服务之间共享数据状态 更新缓存 / CQRS 的 Query 视图更新 CDC 它是一个比较广义的概念，只要能捕获变更的数据...它允许在运行时创建表和数据库、加载数据和运行 查询，而无需重新配置和重新启动服务器。 数据压缩 一些面向列的 DBMS（InfiniDB CE 和 MonetDB）不使用数据压缩。...Flink SQL CDC 接下来，我们看一下如何通过Flink SQL实现CDC ，只需3条SQL语句即可。...; import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings; import org.apache.flink.table.api.SqlDialect

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