Flink CDC实现实时数仓并支持聚合操作编程

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Flink CDC实现实时数仓并支持聚合操作编程

实时数仓是现代数据架构中的重要组成部分,它提供了实时数据处理和分析的能力。在实时数仓中,一种常见的数据流处理模式是使用Flink CDC(Change Data Capture)将数据从源系统捕获并传输到Kafka,然后通过Flink进行实时聚合操作。本文将介绍如何使用Flink CDC实现实时数仓,并展示如何编程支持聚合操作。

Flink CDC是Flink框架的一个组件,用于捕获数据源的变化,例如数据库中的更新、插入和删除操作。它可以监视数据库的事务日志,并将变化数据作为数据流发送到下游处理器,如Kafka。因此,使用Flink CDC可以实现实时数据流的捕获和传输。

首先,我们需要设置Flink CDC来监视源数据库的变化并将其发送到Kafka。以下是一个示例代码片段,演示如何配置Flink CDC:

Properties properties = new Properties();
properties
数据仓库内容分享(七):Flink CDC 实现海量数据实时同步转换 在 Flink CDC 1.x 版本中,如果想实现 exactly-once 同步,需要配合 Flink 提供的 checkpoint 机制,全量阶段没有做切片,则只能在一个 checkpoint 里完成,这会导致一个问题:每个 checkpoint 中间要将这张表的全量数据吐给下游的 writer,writer 会将这张表的全量数据混存在内存中,会对其内存造成非常大的压力,作业稳定性也特别差。保障实时性,因为类似 binlog 的日志文件是可以流式消费的,提供的是实时数据。链路短,组件少,运维友好。 阅读详情

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