1，什么是cdcCDC是（ChangeDataCapture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INSERT、更新UPDATE、删除DELETE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。2，flink的cdc项目地址：https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors项目文档：https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/master/ 3，环境准备mysqlelasticsearchflinkonyarn
1. 技术详情CDC 的实现方式主要有两种，分别是基于查询和基于日志：基于查询：查询后插入、更新到数据库即可，无须数据库的特殊配置以及账号权限。它的实时性基于查询频率决定，只能通过提高查询频率来保证实时性，而这必然会对 DB 造成巨大压力。此外，因为是基于查询，所以它无法捕获两次查询之间数据的变更记录，也就无法保证数据的一致性。基于日志：通过实时消费数据的变更日志实现，因此实时性很高。而且不会对 DB 造成很大的影响，也能够保证数据的一致性，因为数据库会将所有数据的变动记录在变更日志中。通过对日志的消费，即可明确知道数据的变化过程。它的缺点是实现相对复杂，因为不同数据库的变动日志实现不一样，格
1. 技术详情CDC 的实现方式主要有两种，分别是基于查询和基于日志：基于查询：查询后插入、更新到数据库即可，无须数据库的特殊配置以及账号权限。它的实时性基于查询频率决定，只能通过提高查询频率来保证实时性，而这必然会对 DB 造成巨大压力。此外，因为是基于查询，所以它无法捕获两次查询之间数据的变更记录，也就无法保证数据的一致性。基于日志：通过实时消费数据的变更日志实现，因此实时性很高。而且不会对 DB 造成很大的影响，也能够保证数据的一致性，因为数据库会将所有数据的变动记录在变更日志中。通过对日志的消费，即可明确知道数据的变化过程。它的缺点是实现相对复杂，因为不同数据库的变动日志实现不一样，格
环境说明：flink1.15.2Oracle版本：OracleDatabase11gEnterpriseEditionRelease11.2.0.1.0-64bitProductionmysql版本：5.7windows11IDEA本地运行具体环境设置和maven依赖请看上篇：FlinkCDC基于Oraclelogarchiving实时同步Oracle表到Mysql_彩虹豆的博客-CSDN博客现在操作的是源表和目标表都无主键数据实时同步，其实是在flink建立和sink表的关联时，指定了主键，只不过是flink实时同步程序的需要，sink目标表没有主键。1.Oracel建表CREATETABL
Flink系列之：使用FlinkCDC从数据库采集数据，设置checkpoint支持数据采集中断恢复，保证数据不丢失一、相关技术博客二、FlinkCDC从数据库采集数据三、设置checkpoint四、构建流处理管道一、相关技术博客博主相关技术博客：Flink系列之：Debezium采集Mysql数据库表数据到KafkaTopic，同步kafkatopic数据到StarRocks数据库Flink系列之：使用FlinkMysqlCDC基于FlinkSQL同步mysql数据到StarRocks数据库
问题1：flink1.14包org.apache.flink.shaded.guava版本冲突java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/flink/shaded/guava18/com/google/common/util/concurrent/ThreadFactoryBuilderatcom.ververica.cdc.debezium.DebeziumSourceFunction.open(DebeziumSourceFunction.java:218)~[flink-connector-debezium-2.2.0.jar:2.2.0]ator
1、场景kafka日志数据从kafka读取1、关联字典表：完善日志数据2、判断日志内容级别：多路输出低级：入clickhouse高级：入clickhouse的同时推送到kafka供2次数据流程处理。2、实现packagecom.ws.kafka2clickhouse;importcn.hutool.json.JSONUtil;importcom.ws.kafka2clickhouse.bean.CompanyInfo;importcom.ws.kafka2clickhouse.bean.LogEvent;importcom.ws.kafka2clickhouse.sink.MyClickHou
一、概述Dinky是一个开箱即用的一站式实时计算平台以ApacheFlink为基础，连接OLAP和数据湖等众多框架致力于流批一体和湖仓一体的建设与实践。本文以此为FlinkSQL可视化工具。FlinkSQL使得使用标准SQL开发流式应用变得简单，免去代码开发。FlinkCDC本文使用MySQLCDC连接器允许从MySQL数据库读取快照数据和增量数据。环境及主要软件版本说明kafka_2.12-3.4.0.tgzflink-1.14.6-bin-scala_2.12.tgzflink-sql-connector-mysql-cdc-2.3.0.jarflink-sql-connector-ela
版本：JDK：1.8Flink：1.13Scala：2.11Hadoop：3.1.3一、前置准备工作1、更改配置文件postgresql.conf#更改wal日志方式为logicalwal_level=logical#minimal,replica,orlogical#更改solts最大数量（默认值为10），flink-cdc默认一张表占用一个slotsmax_replication_slots=20#maxnumberofreplicationslots#更改wal发送最大进程数（默认值为10），这个值和上面的solts设置一样max_wal_senders=20#maxnumberofwa
什么是FlinkCDC，以及如何使用CDC介绍FlinkCDC适用于场景？FlinkCDC的简单用例数据库配置创建数据库和相应的表开启mysql数据库bin-log日志1.如果是服务器2.如果在Windows使用小皮搭建FlinkCDCjava环境添加maven相关pom构建Sinkmain配置运行操作数据库查看结果操作数据JSON讲解CDC介绍数据库中的CDC（ChangeDataCapture，变更数据捕获）是一种用于实时跟踪数据库中数据变化的技术。CDC的主要目的是在数据库中捕获增量数据，以便在需要时可以轻松地将这些数据合并到其他系统或应用程序中。CDC在数据库管理、数据同步、数据集成和
