flink-cdc SQL Server op 字段如何获取?

本文涉及的产品
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,通用型 2核8GB 50GB
简介: Flink CDC 是 Apache Flink 的组件,用于捕获数据库变更事件。对 SQL Server,通过 Debezium 连接器支持变更数据捕获。`op` 字段标识操作类型(INSERT、UPDATE、DELETE)。配置包括添加依赖及设定 Source 连接器,可通过 Flink SQL 或 Java/Scala 完成。示例查询利用 `op` 字段筛选处理变更事件。

Flink CDC (Change Data Capture) 是 Apache Flink 的一个组件,它允许你捕获数据库表中的变更事件。对于 SQL Server 数据库,Flink CDC 支持通过 Debezium 连接器来捕获变更事件。
在 Flink CDC 中,op 字段通常代表操作类型,比如 INSERT, UPDATE, DELETE 等。当你使用 Flink CDC 从 SQL Server 捕获变更数据时,op 字段会被自动包含在捕获的事件中。

如何配置 Flink CDC 从 SQL Server 捕获变更数据

1.添加依赖: 在你的项目中添加 Flink CDC 的依赖。对于 SQL Server,你需要添加Debezium连接器的依赖。

如果你使用的是 Maven,可以在 pom.xml 文件中添加如下依赖:

<dependency>
       <groupId>org.apache.flink</groupId>
       <artifactId>flink-connector-debezium_2.12</artifactId>
       <version>1.16.0</version> <!-- 根据你的Flink版本选择合适的版本 -->
   </dependency>

2.配置 Flink CDC: 你需要配置 Flink CDC 的 Source 连接器来从 SQL Server 捕获变更数据。这可以通过 Flink SQL 或者通过编写 Java/Scala 代码来完成。

使用 Flink SQL 配置

CREATE TABLE sql_server_source (
       id INT,
       name STRING,
       -- 其他列...
       op STRING, -- 这个字段会自动包含操作类型
       PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
   ) WITH (
       'connector' = 'debezium',
       'debezium.catalog-name' = 'sqlserver-catalog', -- 必须与配置文件中的catalog.name一致
       'debezium.database.hostname' = 'localhost',
       'debezium.database.port' = '1433',
       'debezium.database.user' = 'your_user',
       'debezium.database.password' = 'your_password',
       'debezium.database.dbname' = 'your_database',
       'debezium.table.whitelist' = 'your_schema.your_table',
       'debezium.snapshot.locking.mode' = 'none', -- 避免锁表
       'debezium.include.schema.changes' = 'true'
   );

使用 Java/Scala 配置

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
   FlinkDebeziumSource<Row> source = FlinkDebeziumSource.forInstance(
       new MySqlSourceBuilder()
           .hostname("localhost")
           .port(1433)
           .databaseList("your_database")
           .tableList("your_schema.your_table")
           .username("your_user")
           .password("your_password")
           .deserializer(new JdbcRowDeserializationSchema.Builder()
               .typeInfo(TypeInformation.of(Row.class))
               .build())
           .build(),
       env
   );

   DataStream<Row> stream = env.addSource(source);

在这个例子中,op 字段会自动包含在捕获的事件中,你可以在后续的 SQL 查询或者数据流处理中直接使用它。

示例查询

一旦你配置好了 Flink CDC,并且开始捕获 SQL Server 的变更数据,你可以使用如下 SQL 查询来获取 op 字段:

SELECT op, id, name, -- 以及其他你需要的字段
FROM sql_server_source;

这里 op 字段代表了变更事件的操作类型。你可以根据需要进一步处理这些数据,例如过滤特定的操作类型或聚合数据。

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
|
3月前
|
SQL 人工智能 JSON
Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理
简介:本文整理自阿里云高级技术专家李麟在Flink Forward Asia 2025新加坡站的分享,介绍了Flink 2.1 SQL在实时数据处理与AI融合方面的关键进展,包括AI函数集成、Join优化及未来发展方向,助力构建高效实时AI管道。
780 43
|
3月前
|
SQL 人工智能 JSON
Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理
本文整理自阿里云的高级技术专家、Apache Flink PMC 成员李麟老师在 Flink Forward Asia 2025 新加坡[1]站 —— 实时 AI 专场中的分享。将带来关于 Flink 2.1 版本中 SQL 在实时数据处理和 AI 方面进展的话题。
278 0
Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理
|
4月前
|
SQL 消息中间件 Kafka
Flink SQL 详解:流批一体处理的强大工具
Flink SQL 是 Apache Flink 提供的 SQL 引擎,支持流批一体处理,统一操作流数据与批数据,具备高性能、低延迟、丰富数据源支持及标准 SQL 兼容性,适用于实时与离线数据分析。
847 1
|
SQL 存储 API
Flink实践:通过Flink SQL进行SFTP文件的读写操作
虽然 Apache Flink 与 SFTP 之间的直接交互存在一定的限制,但通过一些创造性的方法和技术,我们仍然可以有效地实现对 SFTP 文件的读写操作。这既展现了 Flink 在处理复杂数据场景中的强大能力,也体现了软件工程中常见的问题解决思路——即通过现有工具和一定的间接方法来克服技术障碍。通过这种方式,Flink SQL 成为了处理各种数据源,包括 SFTP 文件,在内的强大工具。
418 15
|
SQL 存储 Unix
Flink SQL 在快手实践问题之设置 Window Offset 以调整窗口划分如何解决
Flink SQL 在快手实践问题之设置 Window Offset 以调整窗口划分如何解决
219 2
|
10月前
|
SQL 大数据 数据处理
Flink SQL 详解:流批一体处理的强大工具
Flink SQL 是为应对传统数据处理框架中流批分离的问题而诞生的,它融合了SQL的简洁性和Flink的强大流批处理能力,降低了大数据处理门槛。其核心工作原理包括生成逻辑执行计划、查询优化和构建算子树,确保高效执行。Flink SQL 支持过滤、投影、聚合、连接和窗口等常用算子,实现了流批一体处理,极大提高了开发效率和代码复用性。通过统一的API和语法,Flink SQL 能够灵活应对实时和离线数据分析场景,为企业提供强大的数据处理能力。
1916 27
|
11月前
|
SQL 存储 缓存
Flink SQL Deduplication 去重以及如何获取最新状态操作
Flink SQL Deduplication 是一种高效的数据去重功能,支持多种数据类型和灵活的配置选项。它通过哈希表、时间窗口和状态管理等技术实现去重,适用于流处理和批处理场景。本文介绍了其特性、原理、实际案例及源码分析,帮助读者更好地理解和应用这一功能。
825 14
sqlserver实现取相同名称放在同一字段
sqlserver实现取相同名称放在同一字段
125 2
|
SQL 安全 数据处理
揭秘数据脱敏神器:Flink SQL的神秘力量,守护你的数据宝藏!
【9月更文挑战第7天】在大数据时代,数据管理和处理尤为重要,尤其在保障数据安全与隐私方面。本文探讨如何利用Flink SQL实现数据脱敏,为实时数据处理提供有效的隐私保护方案。数据脱敏涉及在处理、存储或传输前对敏感数据进行加密、遮蔽或替换,以遵守数据保护法规(如GDPR)。Flink SQL通过内置函数和表达式支持这一过程。
228 2
|
SQL 大数据 数据处理
奇迹降临!解锁 Flink SQL 简单高效的终极秘籍,开启数据处理的传奇之旅!
【9月更文挑战第7天】在大数据处理领域,Flink SQL 因其强大功能与简洁语法成为开发者首选。本文分享了编写高效 Flink SQL 的实用技巧:理解数据特征及业务需求;灵活运用窗口函数(如 TUMBLE 和 HOP);优化连接操作,优先采用等值连接;合理选择数据类型以减少计算资源消耗。结合实际案例(如实时电商数据分析),并通过定期性能测试与调优,助力开发者在大数据处理中更得心应手,挖掘更多价值信息。
161 1
下一篇
oss云网关配置