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Flink CDC中Apache Paimon 这个现在能用吗?有人在用么?有没有java的例子呢

Flink CDC中Apache Paimon 这个现在能用吗?有人在用么?有没有java的例子呢?

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真的很搞笑 2023-07-31 14:13:18 202 0
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  • Apache Paimon 是基于 Flink CDC 开源的一个子项目,用于提供 MySQL 和 PostgreSQL 的 Change Data Capture(CDC)功能。目前,Apache Paimon 仍然处于孵化阶段,尚未达到稳定版本。因此,在生产环境中使用 Apache Paimon 可能还存在一些风险和限制。

    然而,有许多人在尝试和评估 Apache Paimon,并与社区进行反馈和交流。你可以参考 Apache Paimon 的官方文档和邮件列表来获取更多关于该项目的最新信息和用户体验。

    关于 Java 示例,你可以查看 Apache Paimon 官方文档中的示例代码,了解如何使用 Java API 来实现基于 Paimon 的 CDC 功能。这些示例可以帮助你理解如何编写 Java 代码来捕获和处理变更数据。同时,还可以通过访问 Paimon 的 GitHub 存储库来查看更多的示例代码和示例应用程序。

    需要注意的是,由于 Apache Paimon 处于活跃的开发中,可能会有一些变化和更新。建议你在使用时关注官方文档和社区的最新动态,以确保获取到准确和最新的信息。

    希望以上信息对你有所帮助!如果你有其他问题,请随时提问。

    2023-07-31 22:14:37
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  • 存在即是合理

    是的,Paimon是一种流批统一的湖存储格式,支持高吞吐的写入和低延迟的查询。目前阿里云开源大数据平台E-MapReduce常见的计算引擎(例如Flink、Spark、Hive或Trino)都与Paimon有着较为完善的集成度。

    以下是一个使用Java编写的Flink CDC示例:

    import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
    import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
    import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
    import org.apache.flink.table.catalog.mysql.MySqlCatalog;
    
    public class FlinkCDCExample {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
            EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
            StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);
            MySqlCatalog catalog = new MySqlCatalog("mycatalog", "root", "password");
            tableEnv.registerCatalog("mycatalog", catalog);
            tableEnv.useCatalog("mycatalog");
            tableEnv.executeSql(
                    "CREATE TABLE mytable (id INT NOT NULL, name STRING, age INT) WITH ('connector' = 'mysql-cdc', 'hostname' = 'localhost', 'port' = '3306', 'username' = 'root', 'password' = 'password', 'database-name' = 'mydb', 'table-name' = 'mytable')"
            );
        }
    }
    
    2023-07-31 15:09:34
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