Flink CDC这俩statement mode和batch mode啥区别

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: Flink CDC这俩statement mode和batch mode啥区别

statement mode和batch mode是Flink CDC中两种不同的运行模式,具体区别如下:

  1. statement mode:在statement mode中,Flink CDC会将每个插入或更新操作作为单独的SQL语句处理,而不是作为一个批次。因此,如果一个表中有大量的插入或更新操作,那么这些操作可能会被分割成多个批次进行处理,从而提高处理效率。但是,这种方式可能会导致每个批次的处理时间较长,从而降低处理速度。
  2. batch mode:在batch mode中,Flink CDC会将所有的插入或更新操作作为一个批次进行处理,而不是将每个操作作为单独的SQL语句处理。因此,如果一个表中有大量的插入或更新操作,那么这些操作可能会被合并成一个批次进行处理,从而提高处理速度。但是,这种方式可能会导致每个批次的处理时间较短,从而降低处理效率。

请注意,以上信息可能会因时间和地点的变化而有所不同,建议你联系Flink CDC的客服或技术支持以获取最新的信息和帮助。

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
|
分布式计算 数据处理 Apache
Spark和Flink的区别是什么?如何选择?都应用在哪些行业?
【10月更文挑战第10天】Spark和Flink的区别是什么?如何选择?都应用在哪些行业?
263 1
|
1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。
69 9
|
3月前
|
算法 API Apache
Flink CDC:新一代实时数据集成框架
本文源自阿里云实时计算团队 Apache Flink Committer 任庆盛在 Apache Asia CommunityOverCode 2024 的分享,涵盖 Flink CDC 的概念、版本历程、内部实现及社区未来规划。Flink CDC 是一种基于数据库日志的 CDC 技术实现的数据集成框架,能高效完成全量和增量数据的实时同步。自 2020 年以来,Flink CDC 经过多次迭代,已成为功能强大的实时数据集成工具,支持多种数据库和数据湖仓系统。未来将进一步扩展生态并提升稳定性。
676 2
Flink CDC:新一代实时数据集成框架
|
3月前
|
消息中间件 canal 数据采集
Flink CDC 在货拉拉的落地与实践
陈政羽在Apache Asia Community Over Code 2024上分享了《货拉拉在Flink CDC生产实践落地》。文章介绍了货拉拉业务背景、技术选型及其在实时数据采集中的挑战与解决方案,详细阐述了Flink CDC的技术优势及在稳定性、兼容性等方面的应用成果。通过实际案例展示了Flink CDC在提升数据采集效率、降低延迟等方面的显著成效,并展望了未来发展方向。
578 14
Flink CDC 在货拉拉的落地与实践
|
4月前
|
Oracle 关系型数据库 新能源
Flink CDC 在新能源制造业的实践
本文撰写自某新能源企业的研发工程师 单葛尧 老师。本文详细介绍该新能源企业的大数据平台中 CDC 技术架构选型和 Flink CDC 的最佳实践。
467 13
Flink CDC 在新能源制造业的实践
|
4月前
|
SQL 数据库 流计算
Flink CDC数据读取问题之一致性如何解决
Flink CDC 使用Change Data Capture (CDC)技术从数据库捕获变更事件,并利用Flink的流处理能力确保数据读取一致性。相较于传统工具,它具备全增量一体化数据集成能力,满足实时性需求。在实践中解决了高效数据同步、稳定同步大量表数据等问题。应用场景包括实时数据同步、实时数据集成等。快速上手需学习基本概念与实践操作。未来发展方向包括提升效率与稳定性,并依据用户需求持续优化。
140 1
|
4月前
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
实时计算 Flink版操作报错合集之遇到iava.lang.NoClassDefFoundError: ververica/cdc/common/utils/StrinaUtils错误,是什么导致的
在使用实时计算Flink版过程中,可能会遇到各种错误,了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题,查看Flink的日志是关键,它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪,有助于定位问题。此外,Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。
|
4月前
|
API 数据处理 流计算
实时计算 Flink版产品使用问题之冷备和热备的主要区别是什么
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。
|
3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。
|
1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。
1139 73
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎