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Flink CDC多个任务合并一个宽表是怎么做的呀,数据存储在哪里,涉及到局部更新了吧?

Flink CDC多个任务合并一个宽表是怎么做的呀,数据存储在哪里,涉及到局部更新了吧?

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真的很搞笑 2023-11-01 14:52:03 404 0
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    Flink CDC可以将多个流的任务合并成一个宽表任务。这通常使用SQL或API实现。
    首先,您需要在数据源中定义宽表,其中包括所需的列和其他属性。然后,在您的任务中,您可以使用Flink提供的SQL或API来执行JOIN操作。Flink会自动处理数据合并,而无需您手动执行任何操作。
    当多个流的数据被JOIN在一起时,它们会被合并成一个宽表。数据通常会被写入HDFS或其他分布式文件系统,以便可以快速检索。
    需要注意的是,Flink CDC可以处理局部更新。这是因为Flink提供了数据流的操作符,可以处理实时更新和事务性更新。通过使用这些操作符,您可以在宽表中处理不断变化的数据,而无需担心重复或遗漏。
    最后,Flink CDC可以提供低延迟和高吞吐量,非常适合处理大规模的数据流任务。

    2023-11-02 14:39:31
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  • Flink CDC多个任务合并一个宽表的过程通常涉及以下步骤:

    1. 数据捕获:使用Flink CDC的增量连接器,从源数据库(如SQL Server)捕获变更数据。每个任务分别捕获对应数据库或表的数据变更。
    2. 数据处理:在捕获数据变更后,Flink会对数据进行处理,包括去重、转换、过滤等操作。这可以确保数据的一致性和完整性,并将数据转换为适合进一步处理的形式。
    3. 数据合并:将多个任务捕获的数据进行合并,形成一个宽表。这可以通过使用Flink的表API或SQL API来实现。在合并过程中,需要考虑如何处理重复数据、缺失数据以及数据冲突等问题。
    4. 数据存储:合并后的宽表数据可以存储在各种存储介质中,如文件系统、分布式文件系统、数据库等。具体选择哪种存储方式取决于数据处理后的要求和实际应用场景。

    局部更新是指在对合并后的宽表数据进行更新操作时,只对涉及到的部分数据进行修改,而不是对整个表进行全量更新。这样可以提高数据更新的效率,并减少对其他不相关数据的影响。

    在Flink CDC中,合并多个任务形成宽表的过程涉及到数据捕获、处理、合并和存储等步骤。局部更新是在数据合并后进行的,可以实现对宽表数据的实时更新和处理。这个过程需要考虑到数据的一致性、完整性以及性能等因素,以确保最终的数据结果符合要求。

    2023-11-02 14:39:30
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  • Flink CDC 任务可以合并多个任务来构建一张大宽表,并将其存储在 Kafka 或 MySQL 等存储介质中。每个任务都可以接收到源系统的变更通知,并及时进行处理。
    局部更新是指更新某些字段,而不是整个表,它可以通过 Flink SQL 或 Table API 实现。Flink CDC 还支持其他功能,如数据清洗、过滤等,以满足您的需求。

    2023-11-01 15:54:53
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