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实时捕获数据库变革的流式框架Flink CDC
实时捕获数据库变革的流式框架Flink CDC
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2025-3-6 09:16:29
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Flink CDC 介绍
Flink CDC
是 Apache Flink 提供的一个流式数据集成框架,用于实时捕获和处理数据库中的数据变更。它通过读取数据库的日记(如 MySQL 的 Binlog、PostgreSQL 的 WAL 等),实现全量和增量数据的实时同步。
核心功能
全量 + 增量同步
:Flink CDC 支持从数据库中读取历史数据,并自动切换到增量捕获模式,确保数据的完整性和实时性。
Schema Evolution
:自动处理表结构变更,支持在不重启作业的情况下将上游的 DDL 变更同步到下游。
低延迟流式处理
:以流式方式运行,提供亚秒级的端到端延迟,实用于实时数据同步场景。
数据转换与预处理
:支持数据转换操作(如列投影、过滤、计算列等),并提供丰富的内置函数。
高可用性
:依托 Flink 的 HA 机制(如 ZooKeeper 或 Kubernetes),确保体系的高可用性。
最新特性(3.0 版本)
YAML API
:引入了基于 YAML 的配置方式,用户可以通过 YAML 文件定义数据集成流程,包括数据摄取、转换、路由和写入。
独立流式数据集成框架
:Flink CDC 3.0 被捐赠至 Apache 软件基金会,成为一个独立的流式数据集成框架。
加强的生态体系集成
:支持直接写入 Kafka 等下游体系,无需额外摆设 Debezium 或 Canal。
摆设方式
Flink CDC 可以在多种环境中摆设,包括独立集群、YARN 或 Kubernetes。以下是基于 Flink on YARN 的摆设步调:
环境准备
:
安装 JDK、Maven 和 Hadoop。
下载并配置 Flink。
Mysql数据库设置(设置时区)
配置 Flink 集群
:
编辑 flink-conf.yaml 和 yarn-site.xml 文件。
提交 Flink 作业
:
使用 Flink CLI 提交作业,例如从 PostgreSQL 捕获数据并打印到控制台。
可以参考视频配置Flink CDC+kafka+mysql完成数据实时监听:
【IT老齐575】极简代码Flink CDC监听MySQL变革投递至Kafka分发_哔哩哔哩_bilibili
这个案例基于flink1.19.0版本,干系的pom配置如下:
使用场景
实时数据同步
:将数据库变更实时同步到消息队列(如 Kafka)或数据仓库。
数据入湖入仓
:支持将数据实时同步到数据湖或数据仓库,满足实时分析需求。
微服务集成
:为微服务架构提供实时数据共享和同步。
总结
Flink CDC 是一个功能强大的分布式数据集成工具,特别适合必要低延迟、高可用性和灵活数据处理的实时数据同步场景。其最新的 3.0 版本通过引入 YAML API 和加强的生态体系集成,进一步提升了易用性和灵活性。
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