实时计算 Flink版产品使用合集之如何实现MySQL单表数据同步到多个表

简介: 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、DataStreamAPI、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。

问题一:flinkcdc里面有反应同步binlog 延迟的metrics吗?

flinkcdc里面有反应同步binlog 延迟的metrics吗



参考答案:

binlog有延迟currentFetchEventTimeLag



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/582153



问题二:Flink CDC想请求可以小一点但是限制放大点,目前看是不行?

Flink CDC想请求可以小一点但是限制放大点,目前看是不行?比较关键的一点是,我用的是flink kubernetes operator来启动的flink集群。不知你那边的limit生效吗?



参考答案:

我也是flinl operator,再看一下你的机器资源是不是够了



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/582151



问题三:Flink CDC1.14 on k8s,session模式中的这个不能配置吗?

Flink CDC1.14 on k8s,session模式中的这个taskmanager的CPU不能配置request和limit吗?目前发现一定是要1核、2核这种整数且最低1核,是本身就不支持这样配置还是我的配置方法不对呢?



参考答案:

0.5也可以哦



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/582146



问题四:flinkcdc优化大表初始化的文章推荐么?

flinkcdc优化大表初始化的文章推荐么?



参考答案:

官网wiki有不少最佳实践。 大表可以提高并行度去加速快照同步



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/582143



问题五:Flink CDC中mysql单表数据同步到多个表,单纯使用flinksql能实现吗?

Flink CDC中mysql单表数据同步到多个表,单纯使用flinksql能实现吗,还是要通过table api?就是跑在一个任务里



参考答案:

在Flink CDC中,使用纯Flink SQL是可以实现MySQL单表数据同步到多个表的。你可以通过创建多个sink来将同一份源数据流分别写入到不同的目标表。

以下是一个基本的示例,展示如何使用Flink SQL在一个任务中将单个MySQL表的数据同步到两个不同的表:

-- 创建MySQL源表
CREATE TABLE mysql_source (
    id INT,
    name STRING,
    -- 其他字段...
) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    'hostname' = 'your_mysql_host',
    'port' = '3306',
    'username' = 'your_username',
    'password' = 'your_password',
    'database-name' = 'your_database',
    'table-name' = 'your_source_table'
);
-- 创建第一个目标表
CREATE TABLE target_table1 (
    id INT,
    name STRING,
    -- 其他字段...
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',  -- 或其他适合你的sink连接器
    'url' = 'jdbc:mysql://your_target_host:3306/your_target_database',
    'table-name' = 'target_table1',
    'username' = 'your_target_username',
    'password' = 'your_target_password'
);
-- 创建第二个目标表
CREATE TABLE target_table2 (
    id INT,
    name STRING,
    -- 其他字段...
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',  -- 或其他适合你的sink连接器
    'url' = 'jdbc:mysql://your_target_host:3306/your_target_database',
    'table-name' = 'target_table2',
    'username' = 'your_target_username',
    'password' = 'your_target_password'
);
-- 将源数据流同步到两个目标表
INSERT INTO target_table1 SELECT * FROM mysql_source;
INSERT INTO target_table2 SELECT * FROM mysql_source;

在这个示例中,我们首先创建了一个从MySQL读取数据的源表,然后创建了两个目标表。最后,我们使用INSERT INTO语句将源表中的数据分别插入到两个目标表中。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/581853

相关实践学习
基于Hologres+Flink搭建GitHub实时数据大屏
通过使用Flink、Hologres构建实时数仓,并通过Hologres对接BI分析工具(以DataV为例),实现海量数据实时分析.
实时计算 Flink 实战课程
如何使用实时计算 Flink 搞定数据处理难题?实时计算 Flink 极客训练营产品、技术专家齐上阵,从开源 Flink功能介绍到实时计算 Flink 优势详解,现场实操,5天即可上手! 欢迎开通实时计算 Flink 版: https://cn.aliyun.com/product/bigdata/sc Flink Forward Asia 介绍: Flink Forward 是由 Apache 官方授权,Apache Flink Community China 支持的会议,通过参会不仅可以了解到 Flink 社区的最新动态和发展计划,还可以了解到国内外一线大厂围绕 Flink 生态的生产实践经验,是 Flink 开发者和使用者不可错过的盛会。 去年经过品牌升级后的 Flink Forward Asia 吸引了超过2000人线下参与,一举成为国内最大的 Apache 顶级项目会议。结合2020年的特殊情况,Flink Forward Asia 2020 将在12月26日以线上峰会的形式与大家见面。
相关文章
|
5月前
|
存储 分布式计算 数据处理
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
阿里云实时计算Flink团队,全球领先的流计算引擎缔造者,支撑双11万亿级数据处理,推动Apache Flink技术发展。现招募Flink执行引擎、存储引擎、数据通道、平台管控及产品经理人才,地点覆盖北京、杭州、上海。技术深度参与开源核心,打造企业级实时计算解决方案,助力全球企业实现毫秒洞察。
541 0
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
|
10月前
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
基于 Flink CDC YAML 的 MySQL 到 Kafka 流式数据集成
基于 Flink CDC YAML 的 MySQL 到 Kafka 流式数据集成
1025 0
|
11月前
|
Java 关系型数据库 MySQL
SpringBoot 通过集成 Flink CDC 来实时追踪 MySql 数据变动
通过详细的步骤和示例代码,您可以在 SpringBoot 项目中成功集成 Flink CDC,并实时追踪 MySQL 数据库的变动。
2656 45
|
11月前
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
基于 Flink CDC YAML 的 MySQL 到 Kafka 流式数据集成
本教程展示如何使用Flink CDC YAML快速构建从MySQL到Kafka的流式数据集成作业,涵盖整库同步和表结构变更同步。无需编写Java/Scala代码或安装IDE,所有操作在Flink CDC CLI中完成。首先准备Flink Standalone集群和Docker环境(包括MySQL、Kafka和Zookeeper),然后通过配置YAML文件提交任务,实现数据同步。教程还介绍了路由变更、写入多个分区、输出格式设置及上游表名到下游Topic的映射等功能,并提供详细的命令和示例。最后,包含环境清理步骤以确保资源释放。
830 2
基于 Flink CDC YAML 的 MySQL 到 Kafka 流式数据集成
zdl
|
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
575 56
|
监控 关系型数据库 MySQL
Flink CDC MySQL同步MySQL错误记录
在使用Flink CDC同步MySQL数据时,常见的错误包括连接错误、权限错误、表结构变化、数据类型不匹配、主键冲突和
499 17
|
12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。
734 0
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
|
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。
|
4月前
|
缓存 关系型数据库 BI
使用MYSQL Report分析数据库性能(下)
使用MYSQL Report分析数据库性能
179 3

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 推荐镜像

    更多