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问题1:flink cdc 多表同步 通过stream api 获取数据 再写入多个sink表?

问题1:flink cdc 多表同步 1 通过stream api 获取数据 再写入多个sink表 2 写多个flinkSql 的source表,多个sink表 这两种方式哪个比较推荐? 问题2:二种要更消耗资源吗?现在已经有第二种实现,但是不晓得对资源消耗情况咋样

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真的很搞笑 2023-07-02 17:35:44 436 0
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  • 北京阿里云ACE会长

    Flink CDC 支持通过 Stream API 和 SQL API 两种方式来实现多表同步,两种方式都有各自的优点和适用场景。
    Stream API:通过 Stream API 获取数据,再写入多个 Sink 表。这种方式的优点是灵活性高,可以自由定义数据处理逻辑,适用于处理复杂的数据同步场景。可以通过 Flink 的 DataStream API 获取数据,再通过自定义的算子对数据进行处理,最后将处理后的数据写入多个 Sink 表。例如:
    java
    Copy
    DataStreamSource source = env.addSource(new MySQLSourceFunction(...));
    DataStream stream = source
    .map(new MapFunction() {
    @Override
    public Row map(String value) throws Exception {
    // 将字符串转换为 Row 对象
    return ...;
    }
    })
    // 自定义算子,对数据进行处理
    .keyBy(new KeySelector() {
    @Override
    public String getKey(Row value) throws Exception {
    return value.getField(0).toString();
    }
    })
    .process(new ProcessFunction() {
    @Override
    public void processElement(Row value, Context ctx, Collector out) throws Exception {
    // 对数据进行处理
    out.collect(...);
    }
    });

    // 将处理后的数据写入多个 Sink 表
    stream.addSink(new MySQLSinkFunction(...));
    stream.addSink(new KafkaSinkFunction(...));
    SQL API:通过多个 Flink SQL 的 Source 表和 Sink 表来实现多表同步。这种方式的优点是简单易用,可以通过 SQL 语句来定义数据同步逻辑,适用于处理简单的数据同步场景。可以通过 Flink 的 Table API 和 SQL API 定义多个 Source 表和 Sink 表,然后通过 SQL 语句来定义数据同步逻辑。例如:
    sql
    Copy
    -- 定义多个 Source 表
    CREATE TABLE source1 (
    id INT,
    name STRING,
    PRIMARY KEY (id)
    ) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    ...
    );

    CREATE TABLE source2 (
    id INT,
    age INT,
    PRIMARY KEY (id)
    ) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    ...
    );

    -- 定义多个 Sink 表
    CREATE TABLE sink1 (
    id INT,
    name STRING,
    PRIMARY KEY (id)
    ) WITH (
    'connector' = 'mysql',
    ...
    );

    CREATE TABLE sink2 (
    id INT,
    age INT,
    PRIMARY KEY (id)
    ) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    ...
    );

    -- 定义数据同步逻辑
    INSERT INTO sink1
    SELECT id, name FROM source1;

    INSERT INTO sink2
    SELECT id, age FROM source2;
    需要注意的是,两种方式都可以实现多表同步,具体选择哪种方式要根据需求和场景来确定。如果需要处理复杂的数据同步场景,可以选择使用 Stream API;如果需要处理简单的数据同步场景,可以选择

    2023-07-30 09:36:45
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  • 问题1:在 Flink CDC 中实现多表同步,通过 Stream API 获取数据再写入多个 Sink 表,或者直接使用多个 Flink SQL 的 Source 表和 Sink 表,哪种方式更推荐?

    这个问题的答案取决于具体情况,包括数据规模、性能要求以及资源压力等因素。以下是对两种方式的简要评估:

    1. 通过 Stream API 获取数据并写入多个 Sink 表:    - 优点:使用 Stream API 可以更灵活地进行数据处理和转换操作,适用于复杂的业务需求和定制化逻辑。可以根据需要对数据进行任意的流式处理,从而实现更高度的控制。    - 缺点:需要编写更多的代码来实现数据的处理和分发,相对来说可能会增加一些开发工作量。

    2. 使用多个 Flink SQL 的 Source 表和 Sink 表:    - 优点:使用 Flink SQL 可以快速地定义和执行数据处理逻辑,减少了开发和维护的工作量。同时,Flink SQL 提供了优化器和查询计划优化功能,可以自动优化查询性能。    - 缺点:对于复杂的业务逻辑和数据转换操作,可能无法直接使用 Flink SQL 进行处理,需要编写 UDF(User-Defined Function)或自定义操作符。

    总体而言,如果你的业务需求较为复杂,需要对数据进行更加灵活的处理和转换操作,那么通过 Stream API 获取数据并写入多个 Sink 表可能更为适合。但如果你的需求相对简单,可以使用 Flink SQL 来定义和执行数据处理逻辑,并且能够满足性能要求,那么使用多个 Flink SQL 的 Source 表和 Sink 表可能更加方便。

    至于资源消耗,这取决于具体的实现方式和部署环境。一般而言,使用 Stream API 可能会占用更多的计算资源,因为它提供了更大的灵活性和可扩展性。而使用 Flink SQL 可能相对较少消耗资源,因为它是在 Flink 的优化器和查询引擎之上构建的。

    建议根据具体的需求和场景选择合适的方式,并进行性能测试和资源评估,以确保满足业务要求。

    2023-07-30 09:36:07
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  • 回答1:这个看数据规模情况和资源性能压力情况而定,一般个人建议第一种较好,我是使用第一种实现,好把控,好扩展,有发挥余地。 回答2:上游业务库的性能并发压力缓解和解耦,此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”

    2023-07-02 17:40:44
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