本文由 Apache Flink PMC，阿里巴巴技术专家伍翀 (云邪）分享，内容将从传统的数据同步方案，基于 Flink CDC 同步的解决方案以及更多的应用场景和 CDC 未来开发规划等方面进行介绍和演示...传统数据同步方案 基于 Flink SQL CDC 的数据同步方案（Demo） Flink SQL CDC 的更多应用场景 Flink SQL CDC 的未来规划 直播回顾： https://www.bilibili.com...选择 Flink 作为 ETL 工具 当选择 Flink 作为 ETL 工具时，在数据同步场景，如下图同步结构： ?...Exactly Once 的读取和计算 数据不落地，减少存储成本 支持全量和增量流式读取 binlog 采集位点可回溯* 基于 Flink SQL CDC 的 数据同步方案实践 下面给大家带来 3 个关于...除此之外，还详细讲解了 Flink CDC 在数据同步、物化视图、多机房备份等的场景，并重点讲解了社区未来规划的基于 CDC 维表关联对比传统维表关联的优势以及 CDC 组件工作。
canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，纯Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了MySQL（也支持mariaDB）。...要求 canal-admin的限定依赖： MySQL，用于存储配置和节点等相关数据 canal版本，要求>=1.1.4 (需要依赖canal-server提供面向admin的动态运维管理接口) 安装canal-admin...，为JSON数组，如果是插入则表示最新插入的数据，如果是更新，则表示更新后的最新数据，如果是删除，则表示被删除的数据 database：数据库名称 es：事件时间，13位的时间戳 id：事件操作的序列号...Canal的搭建，然后描述了通过canal数据传输到Kafka的配置，最后对canal解析之后的JSON数据进行了详细解释。...本文是基于Canal与Flink实现数据实时增量同步的第一篇，在下一篇介绍如何使用Flink实现实时增量数据同步。
对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集，然后导入到Hive中，是进行数据仓库生产的重要环节。如何准确、高效地把MySQL数据同步到Hive中？...Binlog是MySQL的二进制日志，记录了MySQL中发生的所有数据变更，MySQL集群自身的主从同步就是基于Binlog做的。...实现思路 首先，采用Flink负责把Kafka上的Binlog数据拉取到HDFS上。...最后，对每张ODS表，每天基于存量数据和当天增量产生的Binlog做Merge，从而还原出业务数据。...Binlog的ODS数据还原两方面，介绍了通过Flink实现实时的ETL，此外还可以将binlog日志写入kudu、HBase等支持事务操作的NoSQL中，这样就可以省去数据表还原的步骤。
对于实时数据处理引擎 Flink 来说，除了上述方法外还可以通过 Flink SQL 方式或 Flink 状态管理的方式进行去重。 本文主要介绍基于 Flink 状态管理的方式进行实时去重。...1.状态管理 虽然 Flink 的很多操作都是基于事件解析器进行一次的事件处理，但也有很多操作需要记住多个事件的信息，比如窗口运算等。这些操作便称为有状态的操作。...针对这种情况，Flink 提供了基于事件驱动的处理函数（ProcessFunction），其将事件处理与 Timer、State 结合在一起，提供了更加强大和丰富的功能。...基于上述要求，我们不能将状态仅交由内存管理，因为内存的容量是有限制的，当状态数据稍微大一些时，就会出现内存不够的问题。...Flink 数据实时去重的所有情况，目前还只是单机处理，也不知道碰到大数据集会不会出现内存爆炸的情况。
MYSQL基于GTID数据同步方式 同步原理 客户端发送DDL/DML给master上，master首先对此事务生成一个唯一的gtid，假如为uuid_xxx:1，然后立即执行该事务中的操作。...gtid_next是基于会话的，不同会话的gtid_next不同。 随后slave检测该gtid在自己的binlog中是否存在。...同步实现方式 实现单slave通过gtid数据同步 本文通过Docker以及mysql5.7 镜像进行基于GTID数据复制的同步实践。...GTID从库数据同步 假如当前master的gtid为A3，已经purge掉的gtid为"1-->A1"，备份到slave上的数据为1-A2部分。...Innodb 作为默认的数据库引擎 CREATE TABLE … SELECT语句: create table table_name select * from table_name对于基于语句的复制是不安全的
一、TDBank接入hive数据的痛点和挑战 数据接入到Hive是TDW数据接入中应用最广泛的场景，整体的数据流向路径如下所示： ?...Flink作为流式数据处理领域最流行的框架为我们提供了分布式系统流式数据处理时具有exactly_once语义的checkpoint机制，以帮助解决异常恢复问题，但应用仍然需要自己处理source和sink...基于以上分析，我们做了如下优化： 去除了统一调度任务入库的逻辑，业务数据由TDSort直接写入hive库。...基于zookeeper做了配置服务，这样可以动态的下发配置和感知变动，并动态的接入新的topic。 接入服务TDSort基于流式数据处理领域最流行的flink开发，采用如下的拓扑结构： ?...在公司开源协同的大背景下，TDBank的hive数据实时接入方案已经应用在pcg数据的接入中，并将逐步替换pcg现有的基于atta的数据接入。
二、现有方法及问题 对于数据同步，我们目前的解决方案是建立数据中间表。...整体思路 目前现有的一些开源数据同步工具，如阿里的 DataX 等，主要是基于查询来获取数据源，这会存在如何确定增量（比如使用utime字段解决等）和轮询频率的问题，而我们一些业务场景对于数据同步的实时性要求比较高...为了解决上述问题，我们提出了一种基于 MySQL Binlog 来进行 MySQL 数据同步到 Elasticsearch 的思路。...Binlog 是 MySQL 通过 Replication 协议用来做主从数据同步的数据，所以它有我们需要写入 Elasticsearch 的数据，并符合对数据同步时效性的要求。...在全量同步过程中以及后续增加的数据为增量数据。 在全量数据同步完成后，如果从最旧开始消费 Kafka，队列数据量很大的情况下，需要很长时间增量数据才能追上当前进度。
二、现有方法及问题 对于数据同步，我们目前的解决方案是建立数据中间表。...整体思路 现有的一些开源数据同步工具，如阿里的 DataX 等，主要是基于查询来获取数据源，这会存在如何确定增量（比如使用utime字段解决等）和轮询频率的问题，而我们一些业务场景对于数据同步的实时性要求比较高...为了解决上述问题，我们提出了一种基于 MySQL Binlog 来进行 MySQL 数据同步到 Elasticsearch 的思路。...Binlog 是 MySQL 通过 Replication 协议用来做主从数据同步的数据，所以它有我们需要写入 Elasticsearch 的数据，并符合对数据同步时效性的要求。...使用 Binlog 数据同步 Elasticsearch，业务方就可以专注于业务逻辑对 MySQL 的操作，不用再关心数据向 Elasticsearch 同步的问题，减少了不必要的同步代码，避免了扩展中间表列的长耗时问题
个别场景下，开发提需求，需要把某个MySQL里面指定数据同步到ES中，希望能有一个通用的脚本，用于特殊场景下的补数据或者临时性的数据同步。...注意： python es包的版本如果和es服务端的版本不一致的话，可能遇到报错。把python es的包版本换成和server端一致的版本即可。...核心代码如下： 方法1 逐条记录同步 # -*- coding: utf-8 -*- # 根据MySQL表的update_time列同步增量数据到ES中，注意必须带上esId这个字段，这个值是作为ES的...Elasticsearch(es_addr, request_timeout=60, max_retries=10, retry_on_timeout=True) # 准备bulk操作的数据...a.update_time>DATE_FORMAT(DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 5 MINUTE), '%Y-%m-%d %H:%i:%s')", 生产上，还需要接钉钉告警，如果数据同步失败
原方案缺陷如果2号的分区中有客户A，但是3号的分区中没有客户A。但是原有方案会造一条客户号_3号的数据在hbase中，这种"假"数据不符合数据规范。...比如前一天向数据表中推送了主键rowkey为客户号_2号的业务数据后，将配置表的数据日期字段更新为2号。...同样今天向数据表推送完rowkey客户号_3号的业务数据后，将配置表的数据日期字段更新为3号。...实时使用数据表的时候，会取出配置表中的数据日期字段，再和客户号进行拼接作为查询数据表的字段即客户号_日期。...这样即使批量晚批，优化后的新方案中实时一直能使用数据表最新分区的数据，而且也没有原方案的"假"数据问题。
本文将会介绍基于Flink的日志采集平台来解决这些问题。...，对于同一个topic只会消费一次，也就是只会启动一个Flink任务，按照一定的规则对数据进行拆分，常见的规则就是应用名称、类型、日志文件名称等，在filebeat收集的时候这些信息都会被带上，作为拆分的依据...； 可配置化：为了满足业务方能够快速获取自己的业务日志，就必须提供可配置规则的可视化界面，提供填写拆分应用标识、目标Kafka topic等，将这些规则信息保存在数据库中，然后拆分的Flink任务定时加载规则信息...文件copy到另外一个集群中，重新消费kafka的offset与生成的文件是同步的，但是存在另外一个问题，在hdfs上文件名称的生成规则是part-subtask-index，此时切换集群任务没有从checkpoint...总结 本篇主要介绍了基于Flink的采集架构以及一些关键的实现点，欢迎交流。
内容目录 一、DataX数据同步原理二、全量同步实现三、增量同步的思考四、增量同步实现方案五、关于DataX高可用参考 一、DataX数据同步原理 DataX 是阿里云 DataWorks数据集成 的开源版本...所以我们这里所说的增量同步也可以理解为已经圈定为那些数据已经不会发生变更的数据场景,或者生命周期比较短的数据。...做增量同步,因为T+1或者T+n同步过去的数据可能还会发生变更,如果不做处理那么就存在同步数据严谨性和准确定问题,如果做补偿处理反而把同步流程又变的及其复杂,所以这种还是考虑其他更好更适合的方案。...固定频率那就逃不开调度,Datax是单机同步工具,那么我们可以考虑基于linux系统自带的调度crontab来做定时触发或者使用开源的调度平台来触发。...幸运的是已经有人做了这件事情,基于DataX写了DataX-web工具,其集成并二次开发xxl-job实现了根据时间、自增主键增量同步数据。
分享嘉宾：杨雄 网易严选 资深研发工程师 内容来源：《基于Flink的严选实时数仓实践》 出品社区：DataFun ?...这里的数据分为两类，一种是实时的，一种是准实时；如果维度比较复杂，如准实时弹幕做一些配置来做到同步，如果有一些关联关系比较简单的就做成实时维表。这样的好处是能实时统计，能比较直观观察。 ?...基于这样的设计方案能整体实现设计目标。 ? 首先通过主体域的模型复用能够提高开发效率，最常用的就是交易域的实时数据。...这两者一致性分为四个方面： 第一，建模方法与分层基本统一，建模基于维度建模，分层也是业内通用方法； 第二，业务上主题域和模型设计同步； 第三，数据接入与源数据统一； 最后，数据产出方面，指标定义和接口都是统一输出...DWD层做到主题域与模型同步，按照业务过程来设计模型，这种方法对于实时和离线都是统一的。
本文是来自2019年Apache Flink Meetup深圳站的资料，作者是OPPO的大数据平台负责人，本文主要讲述了OPPO基于Flink如何构建实时数据仓库。...本文从OPPO实时数仓的演进之路，基于Flink SQL的扩展工作，构建实时数仓的应用案例，未来工作的思考和展望4个方面介绍了OPPO基于Flink构建实时数仓的经验和未来的规划。...嘉宾简介：2011年硕士毕业于上海交通大学，曾先后工作于摩根士丹利、腾讯，现为 OPPO 大数据平台研发负责人，主导涵盖“数据接入-数据治理-数据开发-数据应用”全链路的数据中台建设。...具有丰富的数据系统研发经验，目前重点关注数仓建设、实时计算、OLAP 查询等方向，Flink 开源社区贡献者。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
Flink SQL CDC是以SQL的形式编写实时任务，并对CDC数据进行实时解析同步。相比于传统的数据同步方案，该方案在实时性、易用性等方面有了极大的改善。...Flink CDC 同步优势: 业务解耦：无需入侵业务，和业务完全解耦，也就是业务端无感知数据同步的存在。 性能消耗：业务数据库性能消耗小，数据同步延迟低。...同步易用：使用SQL方式执行CDC同步任务，极大的降低使用维护门槛。 数据完整：完整的数据库变更记录，不会丢失任何记录，Flink 自身支持 Exactly Once。...MySQL 数据库中的全量和增量数据同步到 Iceberg 中。...参考 Iceberg 实践 | 基于 Flink CDC 打通数据实时入湖：https://jishuin.proginn.com/p/763bfbd5bdbe Flink CDC 系列 - 同步 MySQL
一、前言 在《腾讯云数据库DTS发布全新数据集成方案：全增量无缝同步，快速构建实时数仓》一文中，我们介绍了如何使用DTS的「数据同步」服务，将MySQL数据同步到Ckafka并应用于大数据场景中。...「数据迁移」主要用于数据库搬迁，如云下数据库上云的场景；「数据同步」主要用于两个数据源的长期实时同步，如双活、异地灾备等场景；「数据订阅」则是将源端数据变更同步到不确定的目标端，应用于缓存更新，大数据分析等场景...基于现有的同步能力以及对用户需求的深入调研，DTS团队形成了到Kafka的数据同步方案，即采用全量+增量数据一起的同步方式，将数据源先同步到Ckafka，再从Ckafka消费数据投递到数据湖仓。...4.2 数据订阅 某娱乐行业用户使用DTS数据订阅，替代之前的Flink CDC+MQ方案。改造后链路配置和维护便捷，数据无丢失。 传输性能高：传输性能与源库的配置、网络带宽等因素都有关系。...数据无丢失：相比之前的Flink CDC，DTS订阅可保证数据准确同步无丢失。 五、总结 DTS提供了两种数据同步方案，两种方案相辅相成，可以满足用户在大数据场景下的不同诉求。
（基于canal 1.1.4版本） canal作为mysql的实时数据订阅组件，实现了对mysql binlog数据的抓取。...虽然阿里也开源了一个纯粹从mysql同步数据到mysql的项目otter（github.com/alibaba/otter，基于canal的），实现了mysql的单向同步、双向同步等能力。...Client-Adapter基本能力 目前Adapter具备以下基本能力： 对接上游消息，包括kafka、rocketmq、canal-server 实现mysql数据的增量同步 实现mysql数据的全量同步...2）基于mysql的远程配置 如果配置了多个adapter，可以采用mysql存储配置信息，实现全局统一的配置。...adapter对全量数据同步效率做了一些设计，当全量同步数量大于1W会开多线程，代码如下所示： ? 但是这里有个mysql的深分页的问题，可以注意一下，会对源数据库造成比较大的性能压力。
1.需求背景 根据目前大数据这一块的发展，已经不局限于离线的分析，挖掘数据潜在的价值，数据的时效性最近几年变得刚需，实时处理的框架有storm，spark-streaming，flink等。...4.实时数仓难点讨论 4.1 如何保证接入数据的准确性 如下是离线数据同步架构图： ?...实时数据的接入是用flink解析kafka的数据，然后在次写入kafka当中去。...md5和昨天的md5进行比较，相同为0（表示未变化），不同为1（表示发生变化），到时候我们只将flag=1的数据同步到hbase就好了，rowkey设计为md5（维度表主键），这样每天只会把变化差异维度记录同步到...hbase，大概每天有几百万，这样的同步时间是可以接受的。
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