Flink CDC 在京东的探索与实践,挺值得一看。如果你对实时数据有兴趣,Flink CDC 的应用场景和优化实践能给你多启发。它被广泛应用于京东的核心业务,比如订单交易、商智黄金眼、实时风控等。通过实时捕获和数据库中的增量数据,Flink CDC 实现了数据的高效分发和。比如,京东自研的 Fregata 系统能自动感知数据库变更,支持多种操作和告警能力,适合大规模数据场景。
Flink CDC 在技术架构上的布局也全面,从 MySQL、Hive、ElasticSearch 到 Iceberg 等组件都涉及其中,支持多样化的数据流和高可用性设计。
如果你想深入了解如何进行增量数据以及如何优化 Flink CDC 的性能,这篇文档中的案例肯定对你有。
使用 Flink CDC 的优化实践,比如支持specific-offset
模式、回溯历史数据、切库检查等,能够让你更好地应对复杂的数据挑战。
所以,如果你正在用 Flink 数据流,或者有计划深入了解 Flink CDC 的应用,可以看看这份报告,里面的经验对你肯定有。
Flink CDC在京东的探索与实践
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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
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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
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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
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