pom1.13.0org.apache.flinkflink-java${flink-version}org.apache.flinkflink-streaming-java_2.12${flink-version}org.apache.flinkflink-clients_2.12${flink-version}org.apache.hadoophadoop-client3.1.3mysqlmysql-connector-java8.0.16org.apache.flinkflink-table-planner-blink_2.12${flink-version}com.ververicaf
之前使用Flink1.13+FlinkCDC2.0同步MySQL数据，想测试一下最新的几个版本。但是各种依赖冲突的报错，经过一段时间的调试，终于解决，现在总结一下。1、flink1.15前后jar包名称不一样flink-streaming-java、flink-clients、flink-table-api-java-bridge这几个在flink1.15之前，后缀区分Scala版本，如flink-streaming-java_2.12，flink1.15及之后全部去掉Scala后缀，如flink-streaming-java。详见：MavenRepository:org.apache.fli
文章目录OracleCDC配置（Non-CDBdatabase）第一步:开启归档日志第二步:创建Tablespace表空间第三步:创建用户并授予相应权限OracleCDCDataStreamAPI实现1.定义OracleSource2.数据处理3.Sink到MySQL参考OracleCDC配置（Non-CDBdatabase）第一步:开启归档日志使用sysdba角色登录到Oracle数据库确保Oracle归档日志(ArchiveLog)已启用selectlog_modefromv$database;--查询结果应为ARCHIVELOG。若未启用归档日志,需运行以下命令启用归档日志设置归档日志存
Debezium报错处理系列之三十一：Causedby:com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerException:为过程或函数cdc.fn_cdc_get_all_changes_...提供的参数数目不足。一、完整报错二、错误原因三、解决方法Debezium报错处理系列一：Thedbhistorytopicismissing.Debezium报错处理系列二：Makesurethatthesamehistorytopicisn‘tsharedbymultipleconnectorinstances.Debezium报错处理系列三：Accessdenied；y
摘要：前一段时间对无刷电机的驱动有了兴趣，移植了odrive和simpleFOC代码，里面有关于stm32实现USB复合的实例，最近也有打算在electronbot里实现U盘+通讯来实现bootloader和语音文件的拷贝和管理。看了网上也有相关实现文章，比较HAL原代码框架，无论是odrive里，还是网上其它实现案例，都是通过ep_addr进行switch，而原代码框架里有USBD_RegisterClassComposite函数，阅读HAL库USB相关代码后，决定以符合原代码框架的姿势打开USB组合设备CDC+MSC。目录摘要：编译环境 一、基本工程建立二、描述符修改1.设备层2.配置描述
1.CDC概述CDC（ChangeDataCapture）是一种用于捕获和处理数据源中的变化的技术。它允许实时地监视数据库或数据流中发生的数据变动，并将这些变动抽取出来，以便进行进一步的处理和分析。传统上，数据源的变化通常通过周期性地轮询整个数据集进行检查来实现。但是，这种轮询的方式效率低下且不能实时反应变化。而CDC技术则通过在数据源上设置一种机制，使得变化的数据可以被实时捕获并传递给下游处理系统，从而实现了实时的数据变动监控。Flink作为一个强大的流式计算引擎，提供了内置的CDC功能，能够连接到各种数据源（如数据库、消息队列等），捕获其中的数据变化，并进行灵活的实时处理和分析。通过使用F
FlinkCDC和Canal都是用于获取MySQLbinlog的工具，但是有以下几点优缺点对比：FlinkCDC是一个基于Flink的库，可以直接在Flink中使用，无需额外的组件或服务，而Canal是一个独立的服务，需要单独部署和运行，增加了系统的复杂度和成本FlinkCDC支持多种数据库的数据变化捕获，如MySQL、PostgreSQL、MongoDB等，而Canal只支持MySQL和MariaDB的数据变化捕获FlinkCDC支持Exactly-Once语义，保证数据的一致性和准确性，而Canal只支持At-Least-Once语义，可能会出现数据的重复或丢失FlinkCDC支持自动元数
Flinkx/Datax/Flink-CDC优劣势对比_HiBoyljw的博客-CSDN博客一、FlinkX简介(已改名为chunjun) FlinkX是一款基于Flink的分布式离线/实时数据同步插件，可实现多种异构数据源高效的数据同步，其由袋鼠云于2016年初步研发完成，目前有稳定的研发团队持续维护，已在Github上开源（开源地址详见文章末尾），并维护该开源社区。目前已完成批流统一，离线计算与流计算的数据同步任务都可基于FlinkX实现。 FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，比如MySQL，HDFS等，也可以采集实时变化的数据，比如
目录1.前言2.数据源安装与配置2.1MySQL2.1.1安装2.1.2CDC配置2.2Postgresql2.2.1安装2.2.2CDC配置2.3Oracle2.3.1安装2.3.2CDC配置2.4SQLServer2.4.1安装2.4.2CDC配置2.5达梦2.4.1安装2.4.2CDC配置3.验证3.1Flink版本与CDC版本的对应关系3.2下载相关包3.3添加cdcjar至lib目录3.4验证1.前言关于如何使用和配置flinkcdc功能，其实在官方文档（https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/master/）有相关的教程了本
关联文章:各种时间类型和timezone关系浅析一、测试目的和值1.测试一般的数据库不含timezone的类型的时区。mysqltimestamp(3)类型postgrestimestamp(3)类型sqlserverdatetime2(3)类型oracle类型TIMESTAMP(3)类型在以下测试之中均为ts字段2.测试CDC中元数据op_ts时区op_tsTIMESTAMP_LTZ(3)NOTNULL当前记录表在数据库中更新的时间。如果从表的快照而不是binlog读取记录，该值将始终为0。|在以下测试中cdc表建表均使用ts_msTIMESTAMP_LTZ(3)METADATAFROM'o
