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...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 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
' = '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)。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云