Flink 实践教程-入门(8): 简单 ETL 作业

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。

本示例使用流计算 Oceanus 平台的 ETL 功能,将 PostgreSQL 数据取出,经过时间转换函数处理后存入 PostgreSQL 中。用户无需编写 SQL 代码,只用在界面上进行简单的点击操作即可创建流计算 Oceanus ETL 作业。      

操作视频

前置准备

创建流计算 Oceanus 集群

进入流计算 Oceanus 控制台 [1],点击左侧【集群管理】,点击左上方【创建集群】,具体可参考流计算 Oceanus 官方文档 创建独享集群 [2]。

创建 PostgreSQL 实例

进入 PostgreSQL 控制台 [3],点击左上角【新建】创建实例,具体参考 创建 PostgreSQL 实例 [4]。进入实例数据库,创建表。


-- 用于 Source
CREAT
### Flink CDC 入门教程 Flink CDC 是一种用于实时捕获数据库变化并将这些变化流式传输至其他系统的工具。通过监控源数据库中的更改事件(如插入、更新和删除操作),可以将这些变更数据高效地传递给目标系统。 #### 安装与配置环境 为了开始使用 Flink CDC,需先安装 Apache Flink 并设置好开发环境。对于初学者来说,可以通过官方文档了解如何下载并部署 Flink 环境[^1]。接着,在本地环境中执行如下命令来启动 Flink SQL CLI: ```bash ./bin/sql-client.sh ``` 此命令会打开一个交互式的 Shell 界面,允许用户编写并运行基于 SQL 的查询语句[^3]。 #### 创建连接器实例 创建一个新的 Debezium 连接器实例以监听 MySQL 数据库的变化。这通常涉及到定义 JSON 格式的属性文件,指定要监视的具体表及其模式等信息。例如: ```json { "connector": "mysql-cdc", "hostname": "localhost", "port": "3306", "username": "root", "password": "", "database-name": "test_db" } ``` 上述配置指定了一个名为 `mysql-cdc` 的连接器去连接位于 localhost 上端口为 3306 的 MySQL 实例,并针对特定数据库 test_db 中的所有表格启用变更捕捉功能。 --- ### 高级用法 随着对基础概念的理解加深,探索更复杂的场景变得至关重要。这里介绍一些常见的高级主题和技术细节。 #### 处理复杂的数据结构 当面对嵌套或数组类型的字段时,可能需要自定义序列化逻辑来处理这类特殊的数据形式。利用 Avro 或 Protobuf 可以为用户提供更加灵活的选择方案。此外,还可以考虑采用 Kafka Connect SMT (Single Message Transforms) 来简化某些转换过程[^2]。 #### 整合多种数据源 除了单一关系型数据库外,现代应用往往涉及多个异构存储系统之间的同步需求。借助于多输入支持特性,能够轻松实现跨平台间的数据交换。比如同时从 PostgreSQL 和 MongoDB 提取增量更新记录,并将其统一发送到下游消费者处进行进一步加工处理。 --- ### 最佳实践 遵循良好的设计原则有助于构建稳定可靠的 ETL 流程。以下是几个值得推荐的法: - **确保幂等性**:即使重复接收相同的消息也不会影响最终状态的一致性和准确性; - **优化性能瓶颈**:合理调整批大小参数以及并发度级别,从而提高吞吐量; - **加强错误恢复机制**:实施 checkpointing 技术保障作业失败后的快速重启能力; - **定期维护元数据仓库**:保持 schema registry 更新以便更好地适应上游架构演进趋势。
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