问题一:Flink CDC有用iceberg写hdfs的吗?
Flink CDC有用iceberg写hdfs的吗?
参考回答:
是的,Flink CDC可以与Apache Iceberg一起使用来写入HDFS。Iceberg是一个开源表格格式,用于在大规模数据集上提供高效的事务性变更和分析。它提供了一种可扩展、高性能、低成本的数据湖解决方案。
要使用Flink CDC将数据写入Iceberg表,你需要执行以下步骤:
- 添加Flink CDC和Iceberg的依赖项到你的项目中。
- 创建一个Iceberg表,指定表的schema和其他属性。
- 使用Flink CDC读取源数据库的binlog事件。
- 将读取到的数据转换为符合Iceberg表schema的格式。
- 使用Flink CDC的SinkFunction将数据写入Iceberg表。
这样,你就可以使用Flink CDC和Iceberg将数据实时地写入HDFS中了。
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问题二:Flink CDC中pgsql cdc在什么情况下会整表查询呢,这个表有400万数据?
Flink CDC中pgsql cdc在什么情况下会整表查询呢,这个表有400万数据?
参考回答:
在Flink CDC中,当初次运行Flink CDC任务时,会执行一次全量同步。全量同步是Flink CDC的一种特殊模式,会扫描整个源表并获取所有行的所有历史状态。这意味着,在Flink CDC初次运行时,会进行整表查询并将所有数据加载到Flink内部的状态中。
当Flink CDC初始化完成后,将进入增量模式。在此模式下,Flink CDC仅捕获自上次扫描以来的新行或修改过的行。因此,在增量模式下,不会进行整表查询。
需要注意的是,全量同步可能会消耗较大的系统资源。为了避免这种情况,可以设置合理的并行度和其他参数,以提高全量同步的效率。另外,如果表中有大量旧数据不再需要同步,可以手动清理旧的binlog文件,以减小全量同步的范围。
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问题三:Flink CDC中csv文件是bgk的,需要转成utf8,否则就乱码了?
Flink CDC中csv文件是bgk的,需要转成utf8,否则就乱码了?
参考回答:
是的,CSV文件通常是ASCII编码格式,但在有些情况下可能会出现乱码问题。
为了处理这种情况,建议您在读取CSV文件时设置正确的编码方式,例如UTF-8。以下是Flink CSV connector的一些示例:
CsvOptions options = CsvOptions.builder().setCharset(Charset.forName("UTF-8")).build(); CsvDeserializationSchema deserializer = new SimpleStringSchema(options); DataStream<String> stream = env.readFile(deserializer, "path/to/csv/file.csv");
在这个例子中,我们设置了一个UTF-8编码的CSV deserialization schema,并将其应用于Flink DataStream API中读取的CSV文件。
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问题四:Flink CDC中doris 1.1.15版本stream_load导入时候,怎么指定字符编码呢?
Flink CDC中doris 1.1.15版本stream_load导入时候,怎么指定字符编码呢?
参考回答:
你可以把这个文件使用java处理下,然后写入一个新文件, 再进行curl发送
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问题五:Flink CDC中sqlserver开启cdc后对数据库本身的性能影响大不大的?
Flink CDC中sqlserver开启cdc后对数据库本身的性能影响大不大的?
参考回答:
开启Flink CDC并接入SQL Server数据库后,可能会对数据库性能产生一定影响。特别是在数据变化捕获过程中,Debezium引擎会使用全局锁或者快照隔离级别来读取数据,这可能会影响到源端数据库的性能和并发能力。然而,需要注意的是,这种影响在大多数情况下都是可以接受的,因为它能确保数据的一致性和准确性。
此外,值得一提的是,从Flink 1.11版本开始引入了CDC机制(Change Data Capture),用于捕捉数据库表的增删改查操作。这是目前非常成熟的同步数据库变更方案。而Flink CDC Connectors作为Apache Flink的一组源连接,提供了全量和增量一体化同步的能力。
尽管开启CDC可能会对数据库性能产生一定影响,但通过合理的配置和使用,我们可以最大程度地降低这种影响,同时享受到Flink CDC带来的数据同步优势。
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