Flink CDC如何获得增量binlog,可能是跟canal一样,伪装成从节点获取日志?

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: Flink CDC如何获得增量binlog,可能是跟canal一样,伪装成从节点获取日志?

Flink CDC的工作原理类似于Canal和其他类似的产品,它会连接到MySQL服务器作为复制 slave(模拟slave),监听binlog日志,从而捕获数据库的变化。

它可以伪装成一个slave节点去请求主节点的日志,在这个过程种,它可以通过请求master节点的二进制日志来获得数据更改。由于它是作为slave节点来请求日志的,所以它可以获得所有更新的数据。

同时,Flink CDC还支持 parallel capture mode(并行捕获模式),在这种模式下,可以由多个任务并发地从不同的binlog文件中读取并处理事件。每个任务都会跟踪其自己的gtid(全局事务标识符)范围,保证不会重复消费binlog事件。这种方法可以提高整体吞吐率,并且使得多台服务器之间的负载均衡更容易。

相关实践学习
日志服务之使用Nginx模式采集日志
本文介绍如何通过日志服务控制台创建Nginx模式的Logtail配置快速采集Nginx日志并进行多维度分析。
目录
相关文章
|
10天前
|
存储 SQL 关系型数据库
MySQL日志详解——日志分类、二进制日志bin log、回滚日志undo log、重做日志redo log
MySQL日志详解——日志分类、二进制日志bin log、回滚日志undo log、重做日志redo log、原理、写入过程;binlog与redolog区别、update语句的执行流程、两阶段提交、主从复制、三种日志的使用场景;查询日志、慢查询日志、错误日志等其他几类日志
MySQL日志详解——日志分类、二进制日志bin log、回滚日志undo log、重做日志redo log
|
2月前
|
SQL 存储 缓存
MySQL进阶突击系列(02)一条更新SQL执行过程 | 讲透undoLog、redoLog、binLog日志三宝
本文详细介绍了MySQL中update SQL执行过程涉及的undoLog、redoLog和binLog三种日志的作用及其工作原理,包括它们如何确保数据的一致性和完整性,以及在事务提交过程中各自的角色。同时,文章还探讨了这些日志在故障恢复中的重要性,强调了合理配置相关参数对于提高系统稳定性的必要性。
|
3月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
【赵渝强老师】MySQL的binlog日志文件
MySQL的binlog日志记录了所有对数据库的更改操作(不包括SELECT和SHOW),主要用于主从复制和数据恢复。binlog有三种模式,可通过设置binlog_format参数选择。示例展示了如何启用binlog、设置格式、查看日志文件及记录的信息。
366 6
|
4月前
|
SQL 存储 关系型数据库
美团面试:binlog、redo log、undo log的底层原理是什么?它们分别实现ACID的哪个特性?
老架构师尼恩在其读者交流群中分享了关于 MySQL 中 redo log、undo log 和 binlog 的面试题及其答案。这些问题涵盖了事务的 ACID 特性、日志的一致性问题、SQL 语句的执行流程等。尼恩详细解释了这些日志的作用、所在架构层级、日志形式、缓存机制以及写文件方式等内容。他还提供了多个面试题的详细解答,帮助读者系统化地掌握这些知识点,提升面试表现。此外,尼恩还推荐了《尼恩Java面试宝典PDF》和其他技术圣经系列PDF,帮助读者进一步巩固知识,实现“offer自由”。
美团面试:binlog、redo log、undo log的底层原理是什么?它们分别实现ACID的哪个特性?
|
4月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL中的Redo Log、Undo Log和Binlog:深入解析
【10月更文挑战第21天】在数据库管理系统中,日志是保障数据一致性和完整性的关键机制。MySQL作为一种广泛使用的关系型数据库管理系统,提供了多种日志类型来满足不同的需求。本文将详细介绍MySQL中的Redo Log、Undo Log和Binlog,从背景、业务场景、功能、底层实现原理、使用措施等方面进行详细分析,并通过Java代码示例展示如何与这些日志进行交互。
544 0
|
5月前
|
运维 数据处理 数据安全/隐私保护
阿里云实时计算Flink版测评报告
该测评报告详细介绍了阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像中的应用实践,展示了其毫秒级的数据处理能力和高效的开发流程。报告还全面评测了该服务在稳定性、性能、开发运维及安全性方面的卓越表现,并对比自建Flink集群的优势。最后,报告评估了其成本效益,强调了其灵活扩展性和高投资回报率,适合各类实时数据处理需求。
|
3月前
|
存储 分布式计算 流计算
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
本文介绍了阿里云开源大数据团队在实时计算领域的最新成果——向量化流计算引擎Flash。文章主要内容包括:Apache Flink 成为业界流计算标准、Flash 核心技术解读、性能测试数据以及在阿里巴巴集团的落地效果。Flash 是一款完全兼容 Apache Flink 的新一代流计算引擎,通过向量化技术和 C++ 实现,大幅提升了性能和成本效益。
1735 73
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
|
1月前
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
本文整理自阿里云高级开发工程师阮航在Flink Forward Asia 2024的分享,重点介绍了Flink CDC与实时计算Flink的集成、CDC YAML的核心功能及应用场景。主要内容包括:Flink CDC的发展及其在流批数据处理中的作用;CDC YAML支持的同步链路、Transform和Route功能、丰富的监控指标;典型应用场景如整库同步、Binlog原始数据同步、分库分表同步等;并通过两个Demo展示了MySQL整库同步到Paimon和Binlog同步到Kafka的过程。最后,介绍了未来规划,如脏数据处理、数据限流及扩展数据源支持。
196 0
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
zdl
|
3月前
|
消息中间件 运维 大数据
大数据实时计算产品的对比测评:实时计算Flink版 VS 自建Flink集群
本文介绍了实时计算Flink版与自建Flink集群的对比,涵盖部署成本、性能表现、易用性和企业级能力等方面。实时计算Flink版作为全托管服务,显著降低了运维成本,提供了强大的集成能力和弹性扩展,特别适合中小型团队和业务波动大的场景。文中还提出了改进建议,并探讨了与其他产品的联动可能性。总结指出,实时计算Flink版在简化运维、降低成本和提升易用性方面表现出色,是大数据实时计算的优选方案。
zdl
212 56
|
2月前
|
存储 关系型数据库 BI
实时计算UniFlow:Flink+Paimon构建流批一体实时湖仓
实时计算架构中,传统湖仓架构在数据流量管控和应用场景支持上表现良好,但在实际运营中常忽略细节,导致新问题。为解决这些问题,提出了流批一体的实时计算湖仓架构——UniFlow。该架构通过统一的流批计算引擎、存储格式(如Paimon)和Flink CDC工具,简化开发流程,降低成本,并确保数据一致性和实时性。UniFlow还引入了Flink Materialized Table,实现了声明式ETL,优化了调度和执行模式,使用户能灵活调整新鲜度与成本。最终,UniFlow不仅提高了开发和运维效率,还提供了更实时的数据支持,满足业务决策需求。

热门文章

最新文章