Flink CDC

Flink CDC Connector for Oracle 2.3.0

“flink-1.13.6_cdc”指的是Apache Flink的1.13.6版本，专为Change Data Capture (CDC)设计。Apache Flink是一款流行的开源流处理框架，支持实时数据流处理。CDC技术用于捕获数据库中的变更事件，并将其传输到其他系统进行处理或存储。该资源包包含了部署Flink CDC环境所需的所有组件和配置，如Flink运行时、相关连接器及配置文件。子文件包括Flink MySQL CDC连接器的JAR文件（版本2.0.1）和Flink SQL Elasticsearch 7连接器的JAR文件。此外，还包含了Flink 1.13.6的二进制发行版，用于在本地或集群上部署和运行Flink作业。整体而言，这个资源包支持用户实时捕获MySQL数据库变更事件，并通过Flink进行处理，最终将结果实时写入Elasticsearch，以提供实时的索引和搜索能力。

深入探讨 Flink CDC MongoDB 连接器的实现原理，并结合实际案例阐述其使用方法。 一、 原理剖析 Flink CDC MongoDB 连接器基于 MongoDB 的 Change Streams 特性实现数据捕获。连接器模拟 MongoDB 客户端，订阅目标集合的变更流，并将捕获的变更事件转换为 Flink 可处理的数据流。 关键机制： 变更流监听: 连接器持续监听 MongoDB 集合的变更流，实时获取插入、更新、删除等操作对应的变更事件。 事件解析与转换: 连接器解析捕获的变更事件，将其转换为包含操作类型、变更数据等信息的结构化数据。 Flink 集成: 连接器将转换后的数据流传输至 Flink，供后续处理和分析。 二、 应用实践 场景示例: 实时同步 MongoDB 数据至 Elasticsearch，构建实时数据分析平台。 步骤概述: 引入依赖: 在 Flink 项目中添加 Flink CDC MongoDB 连接器依赖。 配置连接器: 配置 MongoDB 连接信息、目标集合、数据类型映射等参数。 定义数据流: 使用 Flink API 创建数据流，并使用连接器读取 MongoDB 变更数据。 数据处理与写入: 对读取的数据流进行清洗、转换等操作，并将结果写入 Elasticsearch。 三、 总结 Flink CDC MongoDB 连接器为实时捕获和处理 MongoDB 数据提供了高效便捷的解决方案。通过理解其工作原理和掌握基本使用方法，开发者可以轻松构建实时数据管道，满足多样化的数据处理需求。

Flink CDC 连接器 2.2 版本适配 Flink 1.14.2 该项目对 Flink CDC Connectors 2.2 版本进行了源码级别的修改，使其能够兼容 Flink 1.14.2 版本，并针对 MySQL 数据库进行了优化，以提升数据采集的性能和稳定性。 优化内容包括：* 修复了 Flink 1.14.2 版本兼容性问题* 提升了 MySQL CDC 数据采集的效率* 增强了连接器的稳定性 使用方式：1. 下载修改后的源码2. 编译打包3. 将生成的 JAR 包添加到 Flink 项目中4. 配置并使用 Flink MySQL CDC 连接器

Flink CDC 助力海量数据实时同步与转换 Flink CDC 是一种基于 Flink 的变更数据捕获技术，能够实时捕获数据库中的数据变更，并将其转换成可供 Flink 处理的流数据。 Flink CDC 的优势: 低延迟： Flink CDC 能够以极低的延迟捕获数据变更，确保数据的实时性。 高吞吐： Flink CDC 能够处理海量数据变更，满足高吞吐的需求。 易用性： Flink CDC 提供了简单易用的 API，方便用户进行开发和维护。 应用场景： 实时数据仓库： 将数据库中的数据变更实时同步到数据仓库，实现数据仓库的实时更新。 实时数据分析： 基于 Flink CDC 捕获的数据变更进行实时数据分析，获得业务洞察。 数据管道： 将数据变更实时同步到其他系统，构建实时数据管道。 总结： Flink CDC 为海量数据的实时同步和转换提供了一种高效、可靠的解决方案，能够满足各种实时数据处理的需求。

这是一个名为flink-sql-connector-mysql-cdc-1.1.1.jar的Java库，用于Apache Flink的SQL连接，特别设计用于捕获和处理MySQL的变更数据（CDC）。该库支持实时数据管道和流处理应用。

CDC是Oracle在数据库层面实现的增量数据抽取解决方案，通过捕获变更数据来确保数据同步和一致性。

这份 IBM CDC 复制指南提供了关于 CDC 复制的全面指导，内容清晰易懂，适合希望学习和应用 CDC 技术的用户参考。

在数据处理领域，最常用的ETL增量数据处理方式有三种： 时间戳 日志对比(CDC) 全面数据对比 其中，时间戳是目前应用最广泛的方式，而在Oracle中提供了两种主要的ETL方案，分别是物化视图(Materialized View)和CDC组件（Change Data Capture）。 CDC特性是在Oracle9i数据库中引入的，帮助用户识别自上次提取以来发生变化的数据。通过CDC，在对源表进行INSERT、UPDATE或DELETE等操作时，可以同时提取数据，并将变化的数据保存在数据库的变化表中。这样，变化的数据可以通过数据库视图的方式，以一种可控的方式提供给目标系统。 这种方式非常适合用于增量数据的同步，减少了全量加载的成本，提高了ETL的效率。

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