内容包括： 前言 环境要求 源库准备 整库同步参数介绍 整库入湖 Hudi 整库入仓 StarRocks 整库入库 MySQL 整库同步 Kafka 整库入库 PostgreSQL 整库入仓 ClickHouse...-2.2.1.jar # mysql 驱动依赖 mysql-connector-java-8.0.21.jar # kafka flink依赖 flink-sql-connector-kafka_2.12...-1.13.6.jar # postgresql jdbc依赖 postgresql-42.2.14.jar # clickhouse 依赖 clickhouse-jdbc-0.2.6.jar flink-connector-clickhouse...Flink 依赖 FLINK_HOME/lib 和 DINKY_HOME/plugins 下 10.PostgreSQL jdbc 依赖放置 FLINK_HOME/lib 和DINKY_HOME...' = 'jdbc', 'sink.url' = 'jdbc:postgresql://192.168.0.5:5432/test', 'sink.username' = 'test', 'sink.password
DOUBLE ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'oceanus7_test1', -- 替换为您要消费的...创建 Sink CREATE TABLE jdbc_sink ( id INT, random_thr DOUBLE, PRIMARY KEY (id) NOT...ENFORCED ) WITH ( 'connector' = 'jdbc', -- connector 类型为'jdbc' 'url' = 'jdbc:postgresql...编写业务 SQL INSERT INTO jdbc_sink SELECT MOD(int_one,int_two) AS id, TRUNCATE(random_thr,2) AS random_thr...FROM kafka_json_source_table; 总结 本例使用 Python 自动化脚本模拟数据输入到 CKafka，经过简单的算术函数转换后存入 PostgreSQL 中。
数据准备： Kafka 客户端： 进入同子网的 CVM 下，启动 Kafka 客户端，模拟发送数据，具体操作参见 运行 Kafka 客户端 [6]。...INT, random_thr DOUBLE) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'oceanus7_test1',...创建 Sink CREATE TABLE jdbc_sink ( id INT, random_thr DOUBLE, PRIMARY...KEY (id) NOT ENFORCED) WITH ( 'connector' = 'jdbc', -- connector 类型为'jdbc' 'url' = 'jdbc...random_thrFROM kafka_json_source_table; 总结 本例使用 Python 自动化脚本模拟数据输入到 CKafka，经过简单的算术函数转换后存入 PostgreSQL
) 更多接入方式请参考 CKafka 收发消息 [7] 创建 PostgreSQL 实例 进入 PostgreSQL 控制台 [8]，点击左上角【新建】创建实例，具体参考 创建 PostgreSQL 实例...创建 Sink CREATE TABLE `jdbc_upsert_sink_table` ( win_start TIMESTAMP(3), category_id INT..., buy_count INT, PRIMARY KEY (win_start,category_id) NOT ENFORCED ) WITH ( 'connector...' = 'jdbc', 'url' = 'jdbc:postgresql://10.0.0.236:5432/postgres?...'buy' GROUP BY TUMBLE(time_stamp,INTERVAL '1' MINUTE),category_id; -- 统计每分钟 Top3 购买种类 INSERT INTO `jdbc_upsert_sink_table
) 更多接入方式请参考 CKafka 收发消息 [7] 创建 PostgreSQL 实例 进入 PostgreSQL 控制台 [8]，点击左上角【新建】创建实例，具体参考 创建 PostgreSQL...创建 Sink CREATE TABLE `jdbc_upsert_sink_table` ( win_start TIMESTAMP(3), category_id...INT, buy_count INT, PRIMARY KEY (win_start,category_id) NOT ENFORCED) WITH ( 'connector...' = 'jdbc', 'url' = 'jdbc:postgresql://10.0.0.236:5432/postgres?...buy'GROUP BY TUMBLE(time_stamp,INTERVAL '1' MINUTE),category_id; -- 统计每分钟 Top3 购买种类INSERT INTO `jdbc_upsert_sink_table
' = 'jdbc', \n" + // " 'connector.url' = 'jdbc:mysql://192.168.20.109:3306/flink-test...', \n" + " 'connector.url' = 'jdbc:postgresql://192.168.128.214:5432/flink_test',...' = 'jdbc', | 'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/test', | 'connector.table...' = 'sensor_count', | 'connector.driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver', | 'connector.username...> org.postgresql postgresql
的jdbc驱动文件 mv postgresql-9.4.1212.jar /usr/share/java cd /usr/share/java/ chmod 777 postgresql-9.4.1212....jar ln -s postgresql-9.4.1212.jar postgresql-connector-java.jar 3.安装SSB 1.进入CM主页，选择“添加服务”。...全部启动成功以后，点击“继续” 12.点击“完成”，返回CM主页 4.SSB功能测试 1.首次登录Streaming SQL Console，使用admin/admin。...3.postgresql的驱动可以到官网下载 https://jdbc.postgresql.org/download.html 4.更多postgresql相关配置，可以参考Cloudera官网：...6.本文在测试从Kafka中将数据写入到Hive时，手动设置了execution.checkpointing.interval为10000，因为Flink Connector在sink数据到HDFS或者
测试目标 为了实现分库分表前期的安全操作, 希望分表的数据还是能够暂时合并到原表中, 使用基于kafka connect实现, debezium做connect source, kafka-jdbc-connector-sink...默认带了kafka-connect-jdbc,只需要额外下载mysql-connector-java-5.1.40.jar放到/home/xingwang/service/confluent-5.4.0.../jdbc-sink/config’ -d ‘ { “connector.class”: “io.confluent.connect.jdbc.JdbcSinkConnector”, “...连接器深度解读之JDBC源连接器 kafka-jdbc-connector-sink实现kafka中的数据同步到mysql Mysql Sink : unknown table X in information_schema...Exception Kafka Connect JDBC Sink - pk.fields for each topic (table) in one sink configuration
在该场景下，由于 CDC 变更记录会暂存到 Kafka 一段时间，因此可以在这期间任意启动/重启 Flink 作业进行消费；也可以部署多个 Flink 作业对这些数据同时处理并写到不同的数据目的（Sink...' = 'jdbc', 'url' = 'jdbc:postgresql://postgresql.example:50060/myDatabase?...和 jdbc 两个内置的 Connector： 随后直接开始运行作业，Flink 就会源源不断的消费 YourDebeziumTopic 这个 Kafka 主题中 Debezium 写入的记录，然后输出到下游的...' = 'jdbc', 'url' = 'jdbc:postgresql://postgresql.example:50060/myDatabase?...JDBC Sink 批量写入时，数据会缺失几条 如果发现数据库中的某些数据在 CDC 同步后有缺失，请确认是否仍在使用 Flink 旧版 1.10 的 Flink SQL WITH 语法（例如 WITH
（Sink）库表中，实现了 Source 变动与 Sink 的解耦。...' = 'jdbc', 'url' = 'jdbc:postgresql://postgresql.example:50060/myDatabase?...和 jdbc 两个内置的 Connector： [image.png] 随后直接开始运行作业，Flink 就会源源不断的消费 YourDebeziumTopic 这个 Kafka 主题中 Debezium...' = 'jdbc', 'url' = 'jdbc:postgresql://postgresql.example:50060/myDatabase?...JDBC Sink 批量写入时，数据会缺失几条 如果发现数据库中的某些数据在 CDC 同步后有缺失，请确认是否仍在使用 Flink 旧版 1.10 的 Flink SQL WITH 语法（例如 WITH
( user_name VARCHAR, ts timestamp ) WITH ( 'connector.type' = 'kafka', 'connector.version...描述了 从 kafka 中读取数据 connector.version 描述了 使用的是哪个版本的 kafka connector.topic 描述了 从 哪个 topic 中读取数据 connector.startup-mode...' = 'jdbc', 'connector.url' = 'jdbc:mysql://192.168.17.24:3306/flink_test', 'connector.table'...' = '1' ) 使用 jdbc sink 前，需要在 maven 中依赖 flink-jdbc 的子项目 <!...BIGINT |) WITH ( | 'connector.type' = 'jdbc', | 'connector.url' = 'jdbc:mysql
输入 Debezium 等数据流进行同步 例如 MySQL -> Debezium -> Kafka -> Flink -> PostgreSQL。...' = 'jdbc', 'url' = 'jdbc:postgresql://postgresql.example:50060/myDatabase?...和 jdbc 两个内置的 Connector： 腾讯云 Oceanus 界面上选择 Connector 以进行数据同步 随后直接开始运行作业，Flink 就会源源不断的消费 YourDebeziumTopic...' = 'jdbc', 'url' = 'jdbc:postgresql://postgresql.example:50060/myDatabase?...JDBC Sink 批量写入时，数据会缺失几条 如果发现数据库中的某些数据在 CDC 同步后有缺失，请确认是否仍在使用 Flink 旧版 1.10 的 Flink SQL WITH 语法（例如 WITH
创建完后的集群如下： [Oceanus集群] 1.2 创建 CDW PostgreSQL 集群 在云数据仓库控制台创建 PostgreSQL 集群，这里为了简单，选择了与 Oceanus 同一个地域...1.11 以下版本需在作业的【开发调试】->【作业参数】里面添加必要的 connector，如 jdbc connector。当前版本兼容了 1.13 Flink 无需手动添加 connector。...CREATE TABLE `pg_sink` ( `id` INT, `name` VARCHAR ) WITH ( -- 指定数据库连接参数 'connector' =...'jdbc', 'url' = 'jdbc:postgresql://172.28.28.91:5436/testdb?...849 [2] PostgreSQL (CDW PG) 集群官方文档：https://cloud.tencent.com/document/product/878
ES 监听器监听kafka topic 消费，写入 ES。 Kafka Connect有两个核心概念：Source和Sink。...Source负责导入数据到Kafka，Sink负责从Kafka导出数据，它们都被称为Connector，也就是连接器。在本例中，mysql的连接器是source，es的连接器是sink。...拷贝的时候要注意，除了 kafka-connect-elasticsearch-5.3.1.jar 和 kafka-connect-jdbc-5.3.1.jar，相关的依赖包也要一起拷贝过来，比如es这个...，文件内容如下： # tasks to create: name=mysql-login-connector connector.class=io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector...关于es连接器和es的兼容性问题，有兴趣的可以看看下面这个issue： https://github.com/confluentinc/kafka-connect-elasticsearch/issues
│ ├── sqlite-jdbc-3.25.2.jar │ ├── postgresql-42.2.19.jar │ ├── xmlparserv2-19.7.0.0...安装 JDBC 驱动 因为 Connector 需要与数据库进行通信，所以还需要 JDBC 驱动程序。JDBC Connector 插件也没有内置 MySQL 驱动程序，需要我们单独下载驱动程序。...将 jar 文件（例如，mysql-connector-java-8.0.17.jar），并且仅将此 JAR 文件复制到与 kafka-connect-jdbc jar 文件相同的文件夹下： cp mysql-connector-java..."class": "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSinkConnector", "type": "sink", "version": "10.2.2"...: "sink", "version": "2.4.0" }, { "class": "org.apache.kafka.connect.file.FileStreamSourceConnector
Debezium 构建在 Apache Kafka 之上，并提供与 Kafka Connect 兼容的 Connector 以便监控指定的数据库管理系统。...通过 Kafka Connect 可以快速实现 Source Connector 和 Sink Connector 进行交互构造一个低延迟的数据 Pipeline： Source Connector（...例如，Debezium）：将记录发送到 Kafka Sink Connector：将 Kafka Topic 中的记录发送到其他系统 下图展示了基于 Debezium 的变更数据捕获 Pipeline...PostgreSQL Connector 从逻辑副本流中读取数据。 除了 Kafka Broker 之外，Kafka Connect 也作为一个单独的服务运行。...Sink Connector 可以将记录流式传输到其他系统、数据库，例如 Elasticsearch、数据仓库、分析系统或者缓存（例如 Infinispan）。
表： create table kafka_table ( id bigint, age int, name STRING ) WITH ( 'connector' = 'kafka'.../*+ OPTIONS('sink.partitioner'='round-robin') */ select * from kafka_table2; 动态参数的使用没有语境限制，只要是引用表的地方都可以追加定义...pageId=134745878 Hive 语法兼容加强 从 1.11 开始，Flink SQL 将 Hive parser 模块独立出来，用以兼容 Hive 的语法，目前 DDL 层面，DB、Table...connector 的类型 key，connector 版本信息直接放到 value 中，比如 0.11 的 kafka 为 kafka-0.11 去掉了其余属性中多余的 connector 前缀...当前 Flink 内置了 Postgres 的 catalog 实现，使用下面的代码配置 JDBC catalog: CREATE CATALOG mypg WITH( 'type' = 'jdbc
目录 一、背景 二、流程 三、案例 1.flink sql读取 Kafka 并写入 MySQL source sink insert 2.flinksql读kafka写入kudu source sink...' = 'kafka', -- 使用 kafka connector 'connector.version' = 'universal', -- kafka 版本，universal...TABLE sink_table ( dt VARCHAR, pv BIGINT, uv BIGINT ) WITH ( 'connector.type' = 'jdbc...', -- 使用 jdbc connector 'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/flink-test', -- jdbc url...' = 'source_table' ,'scan.startup.mode' = 'group-offsets' ,'format' = 'json' ); sink -- kafka sink
/org.apache.flink/flink-connector-jdbc implementation group: 'org.apache.flink', name: 'flink-connector-jdbc...sql CREATE TABLE kafka_sink_table ( `user_id` BIGINT, `item_id` BIGINT, `behavior` STRING...) WITH ( 'connector' = 'jdbc', 'url' = 'jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test', 'username'= '...root' 'password'= '123456' 'table-name' = 'kafka_sink_table' ); mysql 创表语句 create table kafka_sink_table..."LIKE kafka_source (EXCLUDING ALL)"); tEnv.executeSql("CREATE TABLE kafka_sink_table\n" +
最后更新的源记录会被转换为二进制格式写入到Kafka。Transforms也可以与Sink Connector一起使用。...到此为止，我们就已经完成Kafka Connect的环境准备了，接下来演示一下Source Connector与Sink Connector如何与MySQL做集成。...首先，我们需要调用Rest API新增一个Sink类型的connector。...该Sink类型的connector创建完成后，就会读取Kafka里对应Topic的数据，并输出到指定的数据表中。如下： ?...Sink Connector读取Kafka Topic中的数据输出到另一端（MySQL）。
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