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Flink CDC如果是Mongodb,还能如何兼容jdbc关联查询效果最佳呢?

请教一下Flink CDC如果是Mongodb,除了这种trino联邦的方式,还能如何兼容jdbc关联查询效果最佳呢?

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cuicuicuic 2024-01-09 12:09:23 31 0
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  • Apache Flink CDC 与 MongoDB 结合使用时,由于 MongoDB 不支持传统的 JDBC 接口,因此不能直接使用 JDBC 的方式进行关联查询。不过,您可以通过以下方式实现 MongoDB 数据与其它数据库(如关系型数据库)之间的近似关联查询效果:

    1. 使用Flink SQL Join操作

      • 如果您需要将 MongoDB 数据与其它支持 Flink CDC 的关系型数据库(如 MySQL、PostgreSQL 等)进行关联查询,可以在 Flink SQL 中使用 JOIN 语句来实现。首先确保通过 Flink CDC 从 MongoDB 和关系型数据库中读取数据流,然后在 Flink 的流处理环境中将两者进行 JOIN 操作。
      -- 假设 source1 是从 MongoDB CDC 读取的数据源,source2 是从关系型数据库读取的数据源
      SELECT * 
      FROM source1 AS s1 
      JOIN source2 AS s2 
      ON s1.id = s2.foreign_key;
      
    2. 数据整合与中间存储

      • 如果需要在多个 MongoDB 集合之间或者 MongoDB 与非 CDC 支持的关系型数据库之间做关联查询,可以先将需要关联的数据抽取到一个中间存储,如 Apache Kafka 或者 Hadoop HDFS,然后在 Flink 作业中分别读取这些数据并进行 JOIN。
    3. 批流一体处理

      • 利用 Flink 的批流一体能力,可以将 MongoDB 的存量数据以批处理方式加载进 Flink,然后在流处理作业中实时接入 MongoDB CDC 数据,通过 Temporal Table Joins 实现实时关联查询。
    4. 自定义 Connector

      • 如果现有的 Flink CDC MongoDB Connector 不支持您所需要的复杂关联查询,可以考虑开发自定义的 Flink Connector,实现更灵活的数据抽取和关联逻辑。
    5. 数据湖方案

      • 将 MongoDB 数据和其它数据源的数据都导入到一个数据湖(如阿里云 MaxCompute、Hudi、Iceberg 等)中,然后在这个统一的数据湖上执行关联查询。

    综上所述,根据您的实际业务场景和数据源特点,可以选择最适合您的方案来模拟 JDBC 关联查询的效果。在实时处理场景中,优先推荐使用 Flink SQL 的流处理能力进行 JOIN 查询。

    2024-01-25 12:08:10
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