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Flink CDC里pipeline方式是自动进行端到端的表结构变更,SQL方式就不支持了吧?

Flink CDC里pipeline方式是自动进行端到端的表结构变更,datastream方式需要手动处理,SQL方式就不支持了,对吧?

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小小鹿鹿鹿 2024-02-03 15:42:33 408 0
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  • Flink CDC在处理表结构变更方面的支持如下:

    • Pipeline模式:对于部分连接器,如MySQL、PostgreSQL等,Flink CDC确实能自动检测并适应源端表结构的变化,在数据流中实现端到端的表结构变更处理。
    • DataStream API方式:当使用Datastream API编程时,表结构变更的处理通常需要用户手动编写逻辑来适应这些变更。
    • SQL API方式:Flink SQL CDC目前可能尚不支持完全自动化的表结构变更处理,但在某些情况下,可以通过DDL语句动态调整Flink SQL作业的表结构映射关系。
    2024-02-04 15:09:02
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    Flink CDC的pipeline方式支持表结构变更,而DataStream API需要手动处理,SQL方式不支持。具体如下:

    1. Pipeline方式:Flink CDC提供了端到端的表结构变更自动同步功能。这意味着,当数据库中的表结构发生变化时,Flink CDC可以自动捕捉这些变更,并在数据处理流程中反映出来。这大大简化了数据流的处理过程,因为用户不需要编写额外的代码来处理这些变更。
    2. DataStream API:在使用DataStream API时,表结构的变更需要开发者手动处理。这是因为DataStream API提供了更多的控制和灵活性,允许开发者精确地定义如何处理数据流和状态。因此,对于表结构的变更,开发者需要自己编写逻辑来适应这些变化。
    3. SQL方式:Flink CDC在SQL方式下不支持表结构变更。这意味着如果使用SQL来定义数据处理逻辑,那么当底层数据库表结构发生变化时,可能需要手动更新SQL查询语句以保持一致性。

    综上所述,Flink CDC在不同的使用方式下对表结构变更的支持程度不同。Pipeline方式提供了自动化的变更同步,而DataStream API则需要手动处理,SQL方式则不支持表结构变更。在选择使用哪种方式时,需要根据具体的应用场景和需求来决定。

    2024-02-04 13:24:42
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  • Flink CDC在处理表结构变更时,无论是通过Pipeline方式还是DataStream API,都支持表结构的自动适应和处理。而对于SQL方式,Flink SQL同样具备处理表结构变更的能力。

    在Flink CDC 3.0中,无论是使用Table API & SQL接口进行CDC作业开发,还是底层通过DataStream API进行编程,都能借助Schema Registry服务来跟踪和处理表结构的变化。这意味着当上游数据库表结构发生变化时,Flink CDC能够感知这些变化并在必要时自动调整数据流的模式,从而确保下游sink能正确接收和处理新的数据格式。

    2024-02-03 22:21:23
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  • 参考dinky的整库同步,他其实就是类似sql方式的cdas语法。此回答来自钉群Flink CDC 社区。

    2024-02-03 16:29:32
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