1.Flink mysql-cdc connector 源码解析
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4.Flink CDC:基于 Apache Flink 的流式数据集成框架
Flink mysql-cdc connector 源码解析
Flink 1. 引入了 CDC功能,用于实时同步数据库变更。Flink CDC Connectors 提供了一组源连接器,支持从MySQL和PostgreSQL直接获取增量数据,如Debezium引擎通过日志抽取实现。以下是泰拉瑞亚吸血飞刀源码Flink CDC源码解析的关键部分:
首先,MySQLTableSourceFactory是实现的核心,它通过DynamicTableSourceFactory接口构建MySQLTableSource对象,获取数据库和表的信息。MySQLTableSource的getScanRuntimeProvider方法负责创建用于读取数据的运行实例,包括DeserializationSchema转换源记录为Flink的RowData类型,并处理update操作时的前后数据。
DebeziumSourceFunction是源码科技闪电底层实现,继承了RichSourceFunction和checkpoint接口,确保了Exactly Once语义。open方法初始化单线程线程池以进行单线程读取,run方法中配置DebeziumEngine并监控任务状态。值得注意的是,目前只关注insert, update, delete操作,表结构变更暂不被捕捉。
为了深入了解Flink SQL如何处理列转行、与HiveCatalog的结合、JSON数据解析、DDL属性动态修改以及WindowAssigner源码,可以查阅文章。spark reducebykey 源码你的支持是我写作的动力,如果文章对你有帮助,请给予点赞和关注。
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lishixinzhi/Article/program/c//Flink CDC:基于 Apache Flink 的流式数据集成框架
摘要:本文整理自阿里云 Flink SQL 团队研发工程师于喜千(yux)在 SECon 全球软件工程技术大会中数据集成专场沙龙的分享。内容主要为以下四部分: 1. Flink CDC 开源社区介绍; 2. Flink CDC 的演进历史; 3. Flink CDC 3.x 核心特性解读; 4. 基于Flink CDC 的实时数据集成实践。
1. **Flink CDC 开源社区介绍
**- **1.1 Flink CDC 的演进历史
**- Flink CDC 从 GitHub 开源社区开始,于 年 7 月在 Ververica 公司的 GitHub 仓库下以 Apache 2.0 协议开放源代码。初期主要支持从 MySQL 和 PG SQL 数据库捕获变化数据。2.0 版本增强了运行效率、稳定性和故障恢复机制,并扩展了源数据库支持范围至 Oracle、风水起名源码MongoDB 实时数据抽取。
- 年 月发布的 CDC 3.0 版本引入了 YAML pipeline 作业,使其成为独立的端到端数据集成框架,通过简化语法提供更便捷的数据集成作业描述。
- **1.2 Flink CDC 社区现状
**- CDC 作为 Flink 的一个子项目,于 年初正式加入 Apache 软件基金会,遵循 ASF 标准进行迭代开发。截至最新版本 3.1.1,累计超过 名贡献者提交了 余次代码提交,GitHub 收获超过 颗 star。
- 社区生态多元,GitHub Top 代码贡献者来自 家公司,模仿pokemmo源码覆盖 MongoDB、Oracle、Db2、OceanBase 等连接器及 Pipeline Transform 等核心功能。社区通过多种渠道保持与用户沟通,如钉钉群、邮件列表和 Slack 频道。
2. **Flink CDC 的演进历史
**- **2.1 CDC 技术简介
**- CDC 技术专注于实时监控数据变更,并将变化记录实时写入数据流,用于数据同步、分发和加载到数据仓库或数据湖。技术包括 Query-based CDC 和 Log-based CDC,后者通过监听数据库日志来实现低延迟变化捕获,减轻数据库压力,确保数据处理一致性。
- **2.2 早期 CDC 技术局限
**- 早期实现存在实用性问题,如依赖数据库查询、并发处理和状态管理的复杂性,以及对数据库性能的高要求。
- **2.3 Flink CDC 接入增量快照框架
**- Flink CDC 2.0 引入增量快照算法,支持任意多并发快照读取,无需数据库加锁,实现故障恢复。通过 Netflix DBlog 论文中的无锁快照算法,实现了高效并发处理。
- **2.4 Flink CDC 增强
**- 引入 SplitEnumerator 和 Reader 架构,实现数据源的逻辑划分和并发读取,增强了处理效率和吞吐量。支持 Schema Evolution,允许在不重启作业的情况下处理表结构变更,提高了作业的稳定性和维护性。
3. **Flink CDC 3.0 核心特性解读
**- **3.1 Flink CDC 2.x 版本回顾
**- CDC 2.x 版本提供 SQL 和 Java API,但缺乏直观的 YAML API 和高级进阶能力支持。
- **3.2 Flink CDC 3.0 设计目标
**- 3.0 版本引入 YAML API,提供端到端数据集成流程描述。支持 Schema Evolution、Transform 和路由功能,增强数据处理灵活性。
- **3.3 Flink CDC 3.0 核心架构
**- 采用无状态设计,简化部署和运维。分离连接层,保留对 Flink 生态系统的兼容性,支持多样化的部署架构和集群环境。
- **3.4 Flink CDC 3.0 API 设计
**- YAML API 提供直观的数据集成任务配置,支持转换、过滤、路由等高级功能,简化了开发和配置流程。
- **3.5 Flink CDC 3.0 Schema Evolution 功能
**- 提供了在不重启作业的情况下处理表结构变更的机制,确保数据处理的一致性和稳定性。
4. **基于 Flink CDC 的实时数据集成实践
**- **4.1 实例:MySQL 到 Kafka 实时传输
**- Flink CDC 3.0 内建 Kafka 输出连接器,简化了 MySQL 数据至 Kafka 的实时传输过程,无需额外基础设施配置。
- **4.2 实时数据集成实践
**- Flink CDC 3.0 支持模式进化、列操作和丰富的内置函数,提供了高度可定制的预处理能力,提升数据处理的灵活性与效率。
总结:Flink CDC 是一个高效、易用的实时数据集成框架,通过不断演进优化,满足了数据同步、分发和加载到数据仓库或数据湖的需求。社区活跃,支持多渠道沟通,鼓励代码贡献和用户参与,是实时数据处理领域的有力工具。