实时计算 Flink版产品使用合集之源MySQL表新增字段后,要同步这个改变到Elasticsearch的步骤是什么

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
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、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。

问题一:Flink CDC同步MySQL到ES时候,源表新增字段,大家怎么把这个改变同步到es 的?


Flink CDC同步MySQL到ES时候,源表新增字段,大家怎么把这个改变同步到es 的?


参考回答:

当源MySQL表新增字段后,要同步这个改变到Elasticsearch,需要进行以下步骤:首先,在MySQL表中添加新字段,然后在MySQL到ES的任务中添加相应的新字段,并设置字段映射关系。其次,需要设置同步策略以确保新增的字段能够被正确同步。最后,通过Flink CDC Connector捕获更改数据,这样在MySQL表中的任何更改都可以同步到Elasticsearch。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/575901



问题二:Flink CDC这个where是哪个版本支持的呀?


Flink CDC这个where是哪个版本支持的呀?


参考回答:

Flink CDC的where子句是在Flink CDC 2.4版本中引入的支持特性。这个特性允许你在Flink SQL中使用where子句来过滤数据,从而实现更灵活的数据同步和处理。此外,值得注意的是,从Flink CDC 2.3版本开始,该工具已经兼容了Flink 1.13,1.14,1.15和1.16四个大版本。这降低了用户在升级Connector时的运维成本,并提高了CDC的使用体验。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/575899



问题三:Flink CDC中flinksql写入greenplum有现成的connector么?


Flink CDC中flinksql写入greenplum有现成的connector么,postgres行么?


参考回答:

目前Flink CDC中没有现成的Greenplum Connector,但是可以使用JDBC的方式将数据写入Greenplum。具体步骤如下:

  1. 在项目中引入Flink JDBC连接器的依赖包。
  2. 配置Flink SQL连接Greenplum的参数,包括数据库URL、用户名和密码等。
  3. 编写Flink SQL语句,使用INSERT INTO语句将数据写入Greenplum。
  4. 执行Flink SQL语句,将数据从源表中读取并通过JDBC连接器写入Greenplum。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/575898



问题四:flink cdc和hudi整合吗?


flink cdc和hudi整合吗?

我按照hudi官方的样例整合为啥一直报这个错误,为啥监听了tcp6的 没有tcp4?


参考回答:

Flink CDC和Hudi可以很好地整合使用。业界已经有方案可以参考,例如Flink CDC + Hudi单表入湖就是一个比较成熟的解决方案。在整合的过程中,我们可以通过Flink CDC Connector捕获更改数据,然后这些更改的数据可以被同步到Hudi中。

此外,该整合方案还支持schema信息变更同步,即如果数据源发生了schema信息变更,能够将其同步到Kafka和Hudi中。为了实现这一目标,你需要使用符合组件版本要求的Hudi和Flink CDC版本,例如hudi10.0和flink13.5。这种整合方案增强了系统的稳定性并扩大了平台接入的数据源类型。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/575897



问题五:Flink CDC 采集oracle。支持从库吗?


Flink CDC 采集oracle。支持从库吗?


参考回答:

Flink CDC支持采集Oracle数据库,包括主库和从库。其底层基于Debezium框架实现,通过使用Oracle自带的LogMiner技术来获取变更数据。在实际操作中,连接到Oracle从库的方式与连接到主库的方式基本相同,可以使用Flink CDC提供的Oracle CDC Connector,并在配置文件中指定从库的连接参数。需要注意的是,目前Flink CDC项目里测试了Oracle 11,12和19三个版本。因此,在使用前需要确认您的Oracle版本是否被支持。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/575896

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。
相关文章
|
3月前
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
大数据-117 - Flink DataStream Sink 案例:写出到MySQL、写出到Kafka
大数据-117 - Flink DataStream Sink 案例:写出到MySQL、写出到Kafka
319 0
|
1月前
|
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
142 16
|
5月前
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
实时计算 Flink版产品使用问题之使用CTAS同步MySQL到Hologres时出现的时区差异,该如何解决
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。
|
5月前
|
SQL 存储 关系型数据库
实时计算 Flink版产品使用问题之同步MySQL多张表的过程中,内存释放依赖于什么
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。
|
6天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库连接
数据库连接工具连接mysql提示:“Host ‘172.23.0.1‘ is not allowed to connect to this MySQL server“
docker-compose部署mysql8服务后,连接时提示不允许连接问题解决
|
11天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
【深入了解MySQL】优化查询性能与数据库设计的深度总结
本文详细介绍了MySQL查询优化和数据库设计技巧,涵盖基础优化、高级技巧及性能监控。
110 0
|
1月前
|
存储 Oracle 关系型数据库
数据库传奇:MySQL创世之父的两千金My、Maria
《数据库传奇:MySQL创世之父的两千金My、Maria》介绍了MySQL的发展历程及其分支MariaDB。MySQL由Michael Widenius等人于1994年创建,现归Oracle所有,广泛应用于阿里巴巴、腾讯等企业。2009年,Widenius因担心Oracle收购影响MySQL的开源性,创建了MariaDB,提供额外功能和改进。维基百科、Google等已逐步替换为MariaDB,以确保更好的性能和社区支持。掌握MariaDB作为备用方案,对未来发展至关重要。
64 3
|
1月前
|
安全 关系型数据库 MySQL
MySQL崩溃保险箱:探秘Redo/Undo日志确保数据库安全无忧!
《MySQL崩溃保险箱:探秘Redo/Undo日志确保数据库安全无忧!》介绍了MySQL中的三种关键日志:二进制日志(Binary Log)、重做日志(Redo Log)和撤销日志(Undo Log)。这些日志确保了数据库的ACID特性,即原子性、一致性、隔离性和持久性。Redo Log记录数据页的物理修改,保证事务持久性;Undo Log记录事务的逆操作,支持回滚和多版本并发控制(MVCC)。文章还详细对比了InnoDB和MyISAM存储引擎在事务支持、锁定机制、并发性等方面的差异,强调了InnoDB在高并发和事务处理中的优势。通过这些机制,MySQL能够在事务执行、崩溃和恢复过程中保持
86 3
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
数据库灾难应对:MySQL误删除数据的救赎之道,技巧get起来!之binlog
《数据库灾难应对:MySQL误删除数据的救赎之道,技巧get起来!之binlog》介绍了如何利用MySQL的二进制日志(Binlog)恢复误删除的数据。主要内容包括: 1. **启用二进制日志**:在`my.cnf`中配置`log-bin`并重启MySQL服务。 2. **查看二进制日志文件**:使用`SHOW VARIABLES LIKE 'log_%';`和`SHOW MASTER STATUS;`命令获取当前日志文件及位置。 3. **创建数据备份**:确保在恢复前已有备份,以防意外。 4. **导出二进制日志为SQL语句**:使用`mysqlbinlog`
97 2
|
1月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
Python处理数据库:MySQL与SQLite详解 | python小知识
本文详细介绍了如何使用Python操作MySQL和SQLite数据库,包括安装必要的库、连接数据库、执行增删改查等基本操作,适合初学者快速上手。
298 15

相关产品

  • 实时计算 Flink版