实时及未来,最近在腾讯云Oceanus进行实时计算服务,以下为mysql-cdc结合维表hbase到flink到ClickHouse的实践。分享给大家~
停机迁移包括停服迁移与非停服迁移,停服迁移是选择某一时间点流量最少时停止所有服务,并在最短时间内完成数据迁移,此时需要注意停服时间;非停服迁移,即停止所有写数据服务,查询服务并不停止,同样要注意停服时间,防止对生产环境有较大影响。停机迁移完成后,还需要进行数据核对,通常首先要校验迁移前后数据量是否一致,其次还可对迁移前后数据逐条进行校验,还可进行流量回放,保证迁移前后业务表现完全一致。
时序数据库厂商「格睿云Greptime」已于近期完成天使轮融资。据介绍,本轮融资金额在数百万美金级别,由耀途资本领投,九合创投跟投。Greptime成立于2022年4月,是一家时序数据库厂商。公司CEO 庄晓丹曾在蚂蚁集团带领智能监控团队自研超大规模时序数据平台并实践 AIOps 智能运维,CTO 孙宁及技术 VP 冯家纯分别来自滴滴与蚂蚁集团。
1989 年,Oracle 正式进入中国市场,是第一家进入中国的世界软件巨头。2002年该公司在深圳建立第一家研发中心,随后在北京、上海、苏州、南京相继成立研发中心。最近惊现Oracle中国区研发中心(CDC)进行裁员撤编。Oralce裁员然而给我们并没半毛钱关系,但是Orace收购SUN后成为JAVA语言的拥有者,这却关系到我们这一类主要以JAVA混饭吃得码农们。Oracle收购SUN已经过去快十年了,借此机会来盘点一下曾经SUN拥有的产品的命运。
Flink 1.11 引入了 Flink SQL CDC,CDC 能给我们数据和业务间能带来什么变化?本文由 Apache Flink PMC,阿里巴巴技术专家伍翀 (云邪)分享,内容将从传统的数据同步方案,基于 Flink CDC 同步的解决方案以及更多的应用场景和 CDC 未来开发规划等方面进行介绍和演示。
摘要:本文整理自大健云仓基础架构负责人、Flink CDC Maintainer 龚中强在 5 月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括:
MySQL CDC连接器允许从MySQL数据库读取快照数据和增量数据。本文档根据官网翻译了如何设置MySQL CDC连接器以对MySQL数据库运行SQL查询。
CDC 变更数据捕获技术可以将源数据库的增量变动记录,同步到一个或多个数据目的。本文基于腾讯云 Oceanus 提供的 Flink CDC 引擎,着重介绍 Flink 在变更数据捕获技术中的应用。 一、CDC 是什么? CDC 是变更数据捕获(Change Data Capture)技术的缩写,它可以将源数据库(Source)的增量变动记录,同步到一个或多个数据目的(Sink)。在同步过程中,还可以对数据进行一定的处理,例如分组(GROUP BY)、多表的关联(JOIN)等。 例如对于电商平台,用户的订单
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。
在上篇文章 从 SQL Server 到 MySQL (一):异构数据库迁移 中,我们给大家介绍了从 SQL Server 到 MySQL 异构数据库迁移的基本问题和全量解决方案。全量方案可以满足一部分场景的需求,但是这个方案仍然是有缺陷的:迁移过程中需要停机,停机的时长和数据量相关。对于核心业务来说,停机就意味着损失。比如用户中心的服务,以它的数据量来使用全量方案,会导致迁移过程中停机若干个小时。而一旦用户中心停止服务,几乎所有依赖于这个中央服务的系统都会停摆。
CDC 是变更数据捕获(Change Data Capture)技术的缩写,它可以将源数据库(Source)的增量变动记录,同步到一个或多个数据目的(Sink)。在同步过程中,还可以对数据进行一定的处理,例如分组(GROUP BY)、多表的关联(JOIN)等。
摘要:本文由社区志愿者陈政羽整理,内容来源自阿里巴巴高级开发工程师徐榜江 (雪尽) 7 月 10 日在北京站 Flink Meetup 分享的《详解 Flink-CDC》。深入讲解了最新发布的 Flink CDC 2.0.0 版本带来的核心特性,包括:全量数据的并发读取、checkpoint、无锁读取等重大改进。
如果你对Flink CDC 还没有什么概念,可以参考这里:Flink CDC 原理及生产实践。
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将为您详细介绍如何取 MySQL 数据,经过流计算 Oceanus 实时计算引擎分析,输出数据到日志(Logger Sink)当中。 前置准备 创建 流计算
主要讲解了技术原理,入门与生产实践,主要功能:全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。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,因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如,Flink CDC可以代替传统的Data X和Canal工具作为实时数据同步,将数据库的全量和增量数据同步到消息队列和数据仓库中。也可以做实时数据集成,将数据库数据实时入湖入仓。还可以做实时物化视图,通过SQL对数据做实时的关联、打宽、聚合,并将物化结果写入到数据湖仓中。
简介:TiCDC 是一款 TiDB 增量数据同步工具,通过拉取上游 TiKV 的数据变更日志,具有将数据还原到与上游任意时刻一致的能力,同时提供开放数据协议(TiCDC Open Protocol),支持其他系统订阅数据变更,TiCDC 可以将数据解析为有序的行级变更数据输出到下游。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面Fayson介绍了《如何在CDH中安装和使用StreamSets》、《如何使用StreamSets从MySQL增量更新数据到Hive》以及《如何使用StreamSets实现MySQL中变化数据实时写入Kudu》,本篇文章Fayson主要介绍如何使用StreamSets实现M
摘要:本文整理自 OceanBase 技术专家王赫(川粉)在 5 月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括:
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。
很多大型企业需要对各种销售及营销数据进行实时同步分析,例如销售订单信息,库存信息,会员信息,设备状态信息等等,这些统计分析信息可以实时同步到Doris中进行分析和统计,Doris作为分析型数据库特别适合于对海量数据的存储和分析,我们只需要把MySQL的表单数据实时同步到Doris即可以实现实时数据分析能力。
数据准实时复制(CDC)是目前行内实时数据需求大量使用的技术,随着国产化的需求,我们也逐步考虑基于开源产品进行准实时数据同步工具的相关开发,逐步实现对商业产品的替代。本文把市面上常见的几种开源产品,Canal、Debezium、Flink CDC 从原理和适用做了对比,供大家参考。
Flink CDC [1] 是基于数据库的日志 CDC 技术,实现了全增量一体化读取的数据集成框架。配合 Flink 优秀的管道能力和丰富的上下游生态,Flink CDC 可以高效实现海量数据的实时集成。
CDC(Change Data Capture)是一种通过监测数据变更(变更包括新增、修改、删除等)而对变更的数据进行进一步处理的一种设计模式,通常应用在数据仓库以及和数据库密切相关的一些应用上,比如数据同步、备份、审计、ETL等。实际上,早在二十多年前,CDC就已经用来将应用系统的数据变更实时发送到数据仓库,进一步转换后传递到数据分析系统,这样能够在极小地影响生产的情况下,有效而及时地将数据传递到消费方。而在微服务架构逐渐流行的今天,这种古老的技术是否能够焕发新的生机?
CDC,Change Data Capture,变更数据获取的简称,使用CDC我们可以从数据库中获取已提交的更改并将这些更改发送到下游,供下游使用。这些变更可以包括INSERT,DELETE,UPDATE等。
利用 CDC,您可以从现有的应用程序和服务中获取最新信息,创建新的事件流或者丰富其他事件流。CDC赋予您实时访问后端数据库的能力。
Apache SeaTunnel 是一个非常易用的超高性能分布式数据集成产品,支持海量数据的离线及实时同步。每天可稳定高效同步万亿级数据,已应用于数百家企业生产,也是首个由国人主导贡献到 Apache 基金会的数据集成顶级项目。
总结一下,本文介绍了10种常见的 CDC 组件和方案,个人觉得还不错,如果还有其他好用的 CDC 组件,欢迎在评论区分享分享。
数仓的基础是数据,没有数据,那么数仓就是一个空壳,数据的来源有很多,我们需要按照一个规则和流程来制定采集方案,还要根据数据的特性和用途选取合适的采集程序,数据的采集我们一般分为全量和增量,对于一些业务场景,也需要二者配合使用。
CDC,Change Data Capture,变更数据获取的简称,使用CDC我们可以从数据库中获取已提交的更改并将这些更改发送到下游,供下游使用。这些变更可以包括INSERT,DELETE,UPDATE等.
首先什么是CDC ?它是Change Data Capture的缩写,即变更数据捕捉的简称,使用CDC我们可以从数据库中获取已提交的更改并将这些更改发送到下游,供下游使用。这些变更可以包括INSERT,DELETE,UPDATE等操作。
本文主要介绍数据交换过程中常用的数据交换方法和方式以及数据交换在新技术下所面对的“挑战”,方便大家深入理解数据交换过程。普元实施数据交换项目已有多年成功经验,本文也将分享大数据时代数据交换所遇到的问题和应对策略。
MySQL是世界上最流行的开源关系数据库,带货直播源码使用MySQL,可实现分钟级别的数据库部署和弹性扩展,不仅经济实惠,而且稳定可靠,易于运维。云数据库 MySQL 提供备份恢复、监控、容灾、快速扩容、数据传输等全套解决方案,简化了带货直播源码数据库运维工作,能更加专注于带货直播源码的业务发展。
Linkflow 作为客户数据平台(CDP),为企业提供从客户数据采集、分析到执行的运营闭环。每天都会通过一方数据采集端点(SDK)和三方数据源,如微信,微博等,收集大量的数据。这些数据都会经过清洗,计算,整合后写入存储。使用者可以通过灵活的报表或标签对持久化的数据进行分析和计算,结果又会作为MA (Marketing Automation) 系统的数据源,从而实现对特定人群的精准营销。
随着系统变得越来越复杂,我们需要更多的解决方案来集中维护大量数据,以便对其进行监控和查询,而又不会干扰运营数据库。在Yotpo,我们有许多微服务和数据库,因此将数据传输到集中式数据湖中的需求至关重要。我们一直在寻找易于使用的基础架构(仅需配置),以节省工程师的时间。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面Fayson介绍了《如何在CDH中安装和使用StreamSets》和《如何使用StreamSets从MySQL增量更新数据到Hive》,通过StreamSets实现数据采集,在实际生产中需要实时捕获MySQL、Oracle等其他数据源的变化数据(简称CDC)将变化数据实时的
下面我分享一下如何用 1 个肉夹馍的钱来搭建一套云上的大数据平台。经过本人反复的钻研,发现薅羊毛这件事简直是太简单了。最后买 MySQL 19.9元,流计算 Oceanus(Flink) 1 元,花了二十几块钱,搭建了这样式的大数据系统。
在进行架构转型与分库分表之前,我们一直采用非常典型的单体应用架构:主服务是一个 Java WebApp,使用 Nginx 并选择 Session Sticky 分发策略做负载均衡和会话保持;背后是一个 MySQL 主实例,接了若干 Slave 做读写分离。在整个转型开始之前,我们就知道这会是一块难啃的硬骨头:我们要在全线业务飞速地扩张迭代的同时完成架构转型,因为这是实实在在的”给高速行驶的汽车换轮胎”。
近期很多用户采用了离线大数据解决方案产品,这里为大家推荐Doris数据仓托管解决方案;
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将为您详细介绍如何使用 MySQL 接入数据,经过流计算 Oceanus 对数据进行处理分析(示例中采用小写转换函数对name字段进行了小写转换),最终将处
实时即未来,最近在腾讯云Oceanus进行实时计算服务,以下为mysql到flink到ES实践。分享给大家~
大部分数据库都提供CDC 的功能, change data capture, DB的同学可能要问,为什么要这个功能, ORACLE 有DG 数据复制, SQL SERVER 有replication , MYSQL 有 binlog 复制, PG 逻辑,物理复制都有,CDC是不是多余的.
实时数仓的第一步便是变更数据捕获(CDC),Debezium就是一款功能非常强大的CDC工具。Debezium是构建于Kafka之上的,将捕获的数据实时的采集到Kafka上
摘要:本文整理自 XTransfer 资深 Java 开发工程师、Flink CDC Maintainer 孙家宝在 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括:
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将为您详细介绍如何使用自定义表值函数(UDTF),并将处理后的数据存入 MySQL 中。 前置准备 创建流计算 Oceanus 集群 进入 Oceanus
CDC是Change Data Capture(变更数据获取)的简称。 核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据或数据表的插入、更新以及删除等),将这些变更按发生的顺序完整记录下来,写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。
CDC(Change Data Capture)从广义上讲所有能够捕获变更数据的技术都可以称为CDC,但本篇文章中对CDC的定义限定为以非侵入的方式实时捕获数据库的变更数据。例如:通过解析MySQL数据库的Binlog日志捕获变更数据,而不是通过SQL Query源表捕获变更数据。Hudi 作为最热的数据湖技术框架之一, 用于构建具有增量数据处理管道的流式数据湖。其核心的能力包括对象存储上数据行级别的快速更新和删除,增量查询(Incremental queries,Time Travel),小文件管理和查询优化(Clustering,Compactions,Built-in metadata),ACID和并发写支持。Hudi不是一个Server,它本身不存储数据,也不是计算引擎,不提供计算能力。其数据存储在S3(也支持其它对象存储和HDFS),Hudi来决定数据以什么格式存储在S3(Parquet,Avro,…), 什么方式组织数据能让实时摄入的同时支持更新,删除,ACID等特性。Hudi通过Spark,Flink计算引擎提供数据写入, 计算能力,同时也提供与OLAP引擎集成的能力,使OLAP引擎能够查询Hudi表。从使用上看Hudi就是一个JAR包,启动Spark, Flink作业的时候带上这个JAR包即可。Amazon EMR 上的Spark,Flink,Presto ,Trino原生集成Hudi, 且EMR的Runtime在Spark,Presto引擎上相比开源有2倍以上的性能提升。在多库多表的场景下(比如:百级别库表),当我们需要将数据库(mysql,postgres,sqlserver,oracle,mongodb等)中的数据通过CDC的方式以分钟级别(1minute+)延迟写入Hudi,并以增量查询的方式构建数仓层次,对数据进行实时高效的查询分析时。我们要解决三个问题,第一,如何使用统一的代码完成百级别库表CDC数据并行写入Hudi,降低开发维护成本。第二,源端Schema变更如何同步到Hudi表。第三,使用Hudi增量查询构建数仓层次比如ODS->DWD->DWS(各层均是Hudi表),DWS层的增量聚合如何实现。本篇文章推荐的方案是: 使用Flink CDC DataStream API(非SQL)先将CDC数据写入Kafka,而不是直接通过Flink SQL写入到Hudi表,主要原因如下,第一,在多库表且Schema不同的场景下,使用SQL的方式会在源端建立多个CDC同步线程,对源端造成压力,影响同步性能。第二,没有MSK做CDC数据上下游的解耦和数据缓冲层,下游的多端消费和数据回溯比较困难。CDC数据写入到MSK后,推荐使用Spark Structured Streaming DataFrame API或者Flink StatementSet 封装多库表的写入逻辑,但如果需要源端Schema变更自动同步到Hudi表,使用Spark Structured Streaming DataFrame API实现更为简单,使用Flink则需要基于HoodieFlinkStreamer做额外的开发。Hudi增量ETL在DWS层需要数据聚合的场景的下,可以通过Flink Streaming Read将Hudi作为一个无界流,通过Flink计算引擎完成数据实时聚合计算写入到Hudi表。
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