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flink读取binlog日志？最全攻略详解

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这篇文章给大家聊聊关于flink读取binlog日志？最全攻略详解，以及flink log对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。

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一次打通FlinkCDC同步Mysql数据

1、使用Flink CDC时，有FlinkSQL和DataStream/Table API两种方式。首先确保Flink集群配置完成，包括开启Mysql的binlog。FlinkSQL方式通过创建数据库、source和sink表实现自动数据同步，而DataStream API则提供了更大的灵活性，允许自定义数据清洗和业务逻辑。

2、同步数据首先，创建一个MySQL表，并在Flink SQL中与之关联，这样操作此表就像操作MySQL表一样。接着，设置数据表与Kafka的关联，例如创建名为product_view_kafka_sink的主题，数据同步会自动触发。

3、接下来，Flink CDC的部署涉及和解压CDC，配置环境变量以指定Flink的路径。通过编写YAML文件，定义数据源和目标数据表的配置，包括表名、连接信息和同步规则。准备好测试数据后，你需要在MySQL和Doris中创建相应的表。

4、通过Flink SQL CDC的映射功能，我们能轻松地将MySQL的表结构映射到Elasticarch索引，实现数据的实时同步。示例中，创建了MySQL表并初始化数据后，通过Flink SQL CDC的命令行，数据能够实时同步到Elasticarch，且数据库变更能立即反映在ES中。

本文将指导你如何基于Flink CDC实现MySQL数据库的实时同步到Doris。首先，确保你的开发环境已Java和Flink。从Flink并解压最新版本的Flink，启动本地集群并访问Web UI进行验证。部署Docker环境，Docker和ker-compo，设置必要的参数，然后通过ker-compo.yml文件启动MySQL和Doris容器。

实现分表合一：使用flinkcdc 0新增路由功能，配置route.yaml，完成数据分表到Doris的库表映射，创建Doris端ods库，启动任务，测试数据同步效果。从检查点恢复任务并新增分表：修改flink-conf以保留检查点，启动任务，新增表后cancel任务，从检查点重启，数据正常同步。

使用Flink CDC时，有FlinkSQL和DataStream/Table API两种方式。首先确保Flink集群配置完成，包括开启Mysql的binlog。FlinkSQL方式通过创建数据库、source和sink表实现自动数据同步，而DataStream API则提供了更大的灵活性，允许自定义数据清洗和业务逻辑。

记一次kfd(kafka+flink+doris)的实时操作

1、在一次关于kafka+flink+doris的实时操作项目中，我们的目标是为某市构建一个统一的数据中心主索引，同时处理历史离线数据和增量实时数据，确保数据的实时性和准确性。

2、flink12版本中使用了flinksql，固定了groupid。但是因为重复上了两个相同任务之后，发现数据消费重复。下图sink中创建两个相同任务，会消费相同数据。两个任务同时处理，并没有在一个consume group里，所以不会共同消费。

3、技术专栏从实战出发，通过基础介绍入门-环境搭建-项目实践，让初学者快速掌握Apache Doris分析型OLAP数据库开源产品。其中示例项目KFD演示通过Flink处理Kafka中的消息记录，处理之后的数据再写入到Kafka和Elasticarch中，最后以Routine Load方式再将处理好的数据导入到Doris中。

基于Flink的实时计算平台的构建

消息队列的数据既是离线数仓的原始数据，也是实时计算的原始数据，这样可以保证实时和离线的原始数据是统一的。 计算层 Flink 有了源数据，在 计算层 经过Flink实时计算引擎做一些加工处理，然后落地到存储层中不同存储介质当中。

Flink CDC 0 是一款由阿里云开源的大数据平台发布的实时数据集成框架，它基于数据库日志 CDC（Change Data Capture）技术，结合 Flink 的管道能力与丰富生态，实现高效海量数据实时集成。

Flink作为实时计算的新兴力量，因其强大的流批一体化处理能力，逐渐成为企业首选。它能简化处理平台，降低成本，同时满足实时数仓和离线数仓需求，构建数据湖以存储各类数据，支持离线和实时查询。

mysql同步数据到hive---binlog方式

1、mysql同步数据到hive大部分目前都是走的jdbc的方式。这种方式有两个好处：也有不好的地方：这一步最主要的细节是将mysql库的所有binlog数据全部打入一个kafka topic，格式使用json。格式如下：这一步的主要的细节在于写入到hdfs的结构，以及为什么不直接写入hive。

2、构建ES索引时，通常通过MySQL同步数据到Hive，再由Hive生成宽表并同步至ES。然而，这种方式存在延迟问题，尤其是当数据量巨大时，Hive的join操作耗时长，影响实时性。为解决这一问题，引入宽表和binlog监听技术，如Canal和otter，实现实时数据同步和变更检测。

3、可以实时消费消息队列（Kafka）和日志服务SLS等日志数据至Hudi中，同时也支持实时同步数据库Binlo生的变更数据。 Hudi优化了数据写入过程中产生的小文件。因此，相比其他传统的文件格式，Hudi对HDFS文件更加的友好。 Hudi支持多种数据分析引擎，包括Hive、Spark、Presto和Impala。

4、离线及实时同步数据至OSS/Hive应用场景：运维层面： 解决flink/spark streaming/kafka等运维优化调优，湖文件的管理：compaction， 清理历史文件， 清理过期分区，整个作业的实施性和高吞吐保障，开发/调试/部署/运维全生命周期等等都需要用户管理，运维难度大的痛点。

OK，关于flink读取binlog日志？最全攻略详解和flink log的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。

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