本文将演示如何使用 Flink DataStream API 开发一个 Flink CDC 应用。
Source是负责接收数据到Flume Agent的组件。Source组件可以处理各种类型、各种格式的日志数据，包括avro、thrift、exec、jms、spooling directory、netcat、sequence generator、syslog、http、legacy。官方提供的source类型已经很多，但是有时候并不能满足实际开发当中的需求，此时我们就需要根据实际需求自定义某些Source。
实时监控MySQL，从MySQL中获取数据传输到HDFS或者其他存储框架，所以此时需要我们自己实现MySQLSource。 官方也提供了自定义source的接口： 官网说明：https://flume.apache.org/FlumeDeveloperGuide.html#source
CDC是Change Data Capture（变更数据获取）的简称。 核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入、更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。
CDC是（Change Data Capture 变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据 或 数据表的插入INSERT、
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MySQL CDC连接器允许从MySQL数据库读取快照数据和增量数据。本文档根据官网翻译了如何设置MySQL CDC连接器以对MySQL数据库运行SQL查询。
在开发过程中，如果遇到需要下发/广播配置、规则等低吞吐事件流到下游所有 task 时，就可以使用 Broadcast State。Broadcast State 是 Flink 1.5 引入的新特性。
CDC 的全称是 Change Data Capture ，在广义的概念上，只要能捕获数据变更的技术，我们都可以称为 CDC 。通常我们说的 CDC 技术主要面向 数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。
CDC,Change Data Capture,变更数据获取的简称，使用CDC我们可以从数据库中获取已提交的更改并将这些更改发送到下游，供下游使用。这些变更可以包括INSERT,DELETE,UPDATE等。
[ERROR] Could not execute SQL statement. Reason: org.apache.kafka.connect.errors.DataException: name is not a valid field name
day08_Flink高级特性和新特性 BroadcastState 状态管理 broadcast state 广播变量状态 应用场景 关联更新的规则，获取指定的数据（给ip得到经度纬度）=> 地图 API 获取到 省市区街道位置 需求 实时Flink DataStream 过滤出配置中（数据库）的用户，并在事件流中补全这批用户的基础信息。 需求流程 开发步骤 package cn.itcast.flink.broadcast; import org.apache.fli
关于Springboot Kafka其他配置请参考Springboot2整合Kafka
说明： 该依赖已经内置了debezium进行处理mysql 变更数据并发送了，所以我们不需要额外的方式，简化了异常 mysql → debezium → kafka的这种方式和数据流程。
v0.9 对之前的分区模型进行了扩展，允许用户直接操作和访问 stream 内部的分区，从而可以对 stream 中的数据分布和分区伸缩进行精细化控制。HStreamDB 采用的是 key-range-based 分区机制，stream 下的所有分区共同划分整个 key space，每个分区归属一段连续的子空间(key range)。若 record 所带 partitionKey 的哈希值落在某个子空间内，那么这条 record 将会被存储在对应的分区中。
Flume(水槽) 是 Cloudera 提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。 在2009年Flume被捐赠了apache软件基金会，为hadoop相关组件之一。尤其近几年随着flume的不断被完善以及升级版本的逐一推出，特别是flume-ng;，同时flume内部的各种组件不断丰富，用户在开发的过程中使用的便利性得到很大的改善，现已成为apache top项目之一。
摘要：本文介绍了 Flink CDC 利用 Kafka 进行 CDC 多源合并和下游同步更新的实践分享。内容包括：
env.readTextFile(本地/HDFS文件/文件夹);//压缩文件也可以
作者：陈少龙，腾讯 CSIG 高级工程师 使用 Flink CDC（Change Data Capture) 实现数据同步被越来越多的人接受。本文介绍了在数据同步过程中，如何将 Schema 的变化实时地从 MySQL 中同步到 Flink 程序中去。 背景 MySQL 存储的数据量大了之后往往会出现查询性能下降的问题，这时候通过 Flink SQL 里的 MySQL CDC Connector 将数据同步到其他数据存储是常见的一种处理方式。 例如 CDC 到 ES 实现数据检索，CDC 到 ClikHou
首先什么是CDC ？它是Change Data Capture的缩写,即变更数据捕捉的简称，使用CDC我们可以从数据库中获取已提交的更改并将这些更改发送到下游，供下游使用。这些变更可以包括INSERT,DELETE,UPDATE等操作。
自从Flink出了FlinkCDC之后，我们对数据库日志的采集就变得方便了许多了，除去了MaxWell、Cannel、OGG等第三方组件的繁琐配置，目前实现CDC有两种方式：HQL实现 和 DataStreamAPI实现(推荐)。
这个代码是sql-client.sh中成功读取到MySQL插入的数据，此时在MySQL中对数据的操作即可通过FlinkCDC连接展示在此界面。
CDC,Change Data Capture,变更数据获取的简称，使用CDC我们可以从数据库中获取已提交的更改并将这些更改发送到下游，供下游使用。这些变更可以包括INSERT,DELETE,UPDATE等.
参考https://bbs.huaweicloud.com/blogs/314808
如果你对Flink CDC 还没有什么概念，可以参考这里：Flink CDC 原理及生产实践。
SpinalTap/spinaltap-mysql/src/main/java/com/airbnb/spinaltap/mysql/binlog_connector/BinaryLogConnectorSource.java
上面内容主要是以构建source所需要的参数为主,具体我们进入到DebeziumSourceFunction中看看具体实现
摘要：本文整理自 OceanBase 技术专家王赫（川粉）在 5 月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括：
数据时代，企业对技术创新和服务水准的要求不断提高，数据已成为企业极其重要的资产。无论是在在企业数据中台的建设，亦或者是打造一站式数据开发和数据治理的PASS平台。 首先需要做的就是进行跨应用的数据融合计算，需要将数据从孤立的数据源中采集出来，汇集到可被计算平台高效访问的目的地。此过程称之为ETL。通常所说的同步大致分为离线全量ETL、离线增量+离线全量的ETL、实时增量+离线全量ETL、实时增量ETL4种方式。 数据同步成为企业数据开发和使用一个绕不过去的技术需求。业内也存在大量的开源的解决方案。 在数据集成技术选型中，我们需要考虑的因素有哪些？主流开源方案中各自的优缺点有哪些？目前备受瞩目和推崇 Flink CDC ETL 是否能作为线上主力同步工具之一，它的优势有哪些？原理是什么？本文主要围绕以上几个疑问，进行论述。
不知不觉，这已经是快速入门Flink系列的第7篇博客了。早在第4篇博客中，博主就已经为大家介绍了在批处理中，数据输入Data Sources 与数据输出Data Sinks的各种分类(传送门:Flink批处理的DataSources和DataSinks)。但是大家是否还记得Flink的概念？Flink是 分布式、 高性能、 随时可用以及准确的为流处理应用程序打造的开源流处理框架。所以光介绍了批处理哪里行呢！本篇博客，我们就来学习Flink流处理的DataSources和DataSinks~
作者：黄龙，腾讯 CSIG 高级工程师 数据时代，企业对技术创新和服务水准的要求不断提高，数据已成为企业极其重要的资产。无论是在在企业数据中台的建设，亦或者是打造一站式数据开发和数据治理的PASS平台。首先需要做的就是进行跨应用的数据融合计算，需要将数据从孤立的数据源中采集出来，汇集到可被计算平台高效访问的目的地。此过程称之为ETL。通常所说的同步大致分为离线全量ETL、离线增量+离线全量的ETL、实时增量+离线全量ETL、实时增量ETL4种方式。数据同步成为企业数据开发和使用一个绕不过去的技术需求。业内也
oolConfig config = new FlinkJedisPoolConfig.Builder() .setHost(“node1”).build(); result.addSink(new RedisSink>(config, new RedisMapperEx())); env.execute(); // * 最后将结果保存到Redis 实现 FlinkJedisPoolConfig // * 注意:存储到Redis的数据结构:使用hash也就是map // * key value // * WordCount (单词,数量)
随着 Flink Table & SQL的发展，Flink SQL中用于进行维表Join也成为了很多场景的选择。
摘要：本文总结了 Dinky 社区在 Doris Summit 2022 上分享的《Dinky 在Doris实时整库同步和模式演变的探索实践》，其分享主要分为四个章节，内容包括：
A. SELECT * FROM Order WHERE ID = #{id};
一、Flink简介 二、Flink 部署及启动 三、Flink 运行架构 四、Flink 算子大全 五、流处理中的 Time 与 Window 六、Flink 状态管理 七、Flink 容错 八、Flink SQL 九、Flink CEP 十、Flink CDC 十一、基于 Flink 构建全场景实时数仓 十二、Flink 大厂面试题
2020年和2021年分别写了很多篇类似的文章，这篇文章是关于Flink生产环境中遇到的各种问题的汇总。
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