Flink CDC(Change Data Capture)是一种用于捕获数据库变更的技术

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: Flink CDC(Change Data Capture)是一种用于捕获数据库变更的技术

如果Flink CDC的Oraclecdc JdbcIncrementalSource捕获不到数据也不报错,可能是以下原因:

检查数据库连接是否正常,可以尝试使用其他工具连接数据库,确认连接是否成功。

检查JdbcIncrementalSource的配置是否正确,特别是表名和字段名是否正确。

检查Flink任务的并行度是否设置正确,如果并行度设置过高,可能会导致数据无法正常消费。

检查Flink任务的checkpoint是否配置正确,如果checkpoint配置不正确,可能会导致数据无法正常消费。

检查Oracle数据库的日志,查看是否有异常或错误信息。

如果以上方法都无法解决问题,可以联系Flink社区或Oracle技术支持寻求帮助。

Flink CDC(Change Data Capture)是一种用于捕获数据库变更的技术,它能够实时地监控数据库的变化并将这些变化数据同步到下游系统。至于内置函数的添加时间,并没有具体的时间表或发布日期公开。通常,随着Flink版本更新,会不断地有新的功能和内置函数被添加进来,以增强其处理能力和易用性。

如果您想了解Flink CDC中特定内置函数的添加时间,建议查看Flink的官方文档或者跟踪其版本更新日志,这些通常会包含新功能的引入信息。同时,您也可以关注Flink社区的讨论和发布公告,以获取最新的功能更新动态。

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
Linux入门到精通
本套课程是从入门开始的Linux学习课程,适合初学者阅读。由浅入深案例丰富,通俗易懂。主要涉及基础的系统操作以及工作中常用的各种服务软件的应用、部署和优化。即使是零基础的学员,只要能够坚持把所有章节都学完,也一定会受益匪浅。
目录
相关文章
|
2月前
|
存储 监控 数据处理
flink 向doris 数据库写入数据时出现背压如何排查?
本文介绍了如何确定和解决Flink任务向Doris数据库写入数据时遇到的背压问题。首先通过Flink Web UI和性能指标监控识别背压,然后从Doris数据库性能、网络连接稳定性、Flink任务数据处理逻辑及资源配置等方面排查原因,并通过分析相关日志进一步定位问题。
182 61
|
5月前
|
存储 数据处理 Apache
超越传统数据库:揭秘Flink状态机制,让你的数据处理效率飞升!
【8月更文挑战第26天】Apache Flink 在流处理领域以其高效实时的数据处理能力脱颖而出,其核心特色之一便是状态管理机制。不同于传统数据库依靠持久化存储及 ACID 事务确保数据一致性和可靠性,Flink 利用内存中的状态管理和分布式数据流模型实现了低延迟处理。Flink 的状态分为键控状态与非键控状态,前者依据数据键值进行状态维护,适用于键值对数据处理;后者与算子实例关联,用于所有输入数据共享的状态场景。通过 checkpointing 机制,Flink 在保障状态一致性的同时,提供了更适合流处理场景的轻量级解决方案。
72 0
|
2月前
|
消息中间件 资源调度 关系型数据库
如何在Flink on YARN环境中配置Debezium CDC 3.0,以实现实时捕获数据库变更事件并将其传输到Flink进行处理
本文介绍了如何在Flink on YARN环境中配置Debezium CDC 3.0,以实现实时捕获数据库变更事件并将其传输到Flink进行处理。主要内容包括安装Debezium、配置Kafka Connect、创建Flink任务以及启动任务的具体步骤,为构建实时数据管道提供了详细指导。
104 9
|
3月前
|
安全 数据库 数据安全/隐私保护
数据库 变更和版本控制管理工具 --Bytebase 安装部署
数据库 变更和版本控制管理工具 --Bytebase 安装部署
125 0
|
5月前
|
消息中间件 Kafka 数据处理
实时计算 Flink版产品使用问题之如何处理数据并记录每条数据的变更
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
5月前
|
SQL Oracle 关系型数据库
实时计算 Flink版产品使用问题之Oracle数据库是集群部署的,怎么进行数据同步
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
9天前
|
存储 Oracle 关系型数据库
数据库传奇:MySQL创世之父的两千金My、Maria
《数据库传奇:MySQL创世之父的两千金My、Maria》介绍了MySQL的发展历程及其分支MariaDB。MySQL由Michael Widenius等人于1994年创建,现归Oracle所有,广泛应用于阿里巴巴、腾讯等企业。2009年,Widenius因担心Oracle收购影响MySQL的开源性,创建了MariaDB,提供额外功能和改进。维基百科、Google等已逐步替换为MariaDB,以确保更好的性能和社区支持。掌握MariaDB作为备用方案,对未来发展至关重要。
34 3
|
9天前
|
安全 关系型数据库 MySQL
MySQL崩溃保险箱:探秘Redo/Undo日志确保数据库安全无忧!
《MySQL崩溃保险箱:探秘Redo/Undo日志确保数据库安全无忧!》介绍了MySQL中的三种关键日志:二进制日志(Binary Log)、重做日志(Redo Log)和撤销日志(Undo Log)。这些日志确保了数据库的ACID特性,即原子性、一致性、隔离性和持久性。Redo Log记录数据页的物理修改,保证事务持久性;Undo Log记录事务的逆操作,支持回滚和多版本并发控制(MVCC)。文章还详细对比了InnoDB和MyISAM存储引擎在事务支持、锁定机制、并发性等方面的差异,强调了InnoDB在高并发和事务处理中的优势。通过这些机制,MySQL能够在事务执行、崩溃和恢复过程中保持
34 3
|
9天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
数据库灾难应对:MySQL误删除数据的救赎之道,技巧get起来!之binlog
《数据库灾难应对:MySQL误删除数据的救赎之道,技巧get起来!之binlog》介绍了如何利用MySQL的二进制日志(Binlog)恢复误删除的数据。主要内容包括: 1. **启用二进制日志**:在`my.cnf`中配置`log-bin`并重启MySQL服务。 2. **查看二进制日志文件**:使用`SHOW VARIABLES LIKE 'log_%';`和`SHOW MASTER STATUS;`命令获取当前日志文件及位置。 3. **创建数据备份**:确保在恢复前已有备份,以防意外。 4. **导出二进制日志为SQL语句**:使用`mysqlbinlog`
49 2
|
23天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
Python处理数据库:MySQL与SQLite详解 | python小知识
本文详细介绍了如何使用Python操作MySQL和SQLite数据库,包括安装必要的库、连接数据库、执行增删改查等基本操作,适合初学者快速上手。
159 15