admin 管理员组

文章数量: 887021


2024年1月14日发(作者：查看文件夹的linux命令)

flinkcdc断点续传案例

（原创版）

目录

简介

概述

CDC 实现原理

4.断点续传案例

5.案例总结

正文

简介

Flink 是一个分布式流处理框架，可以实现高吞吐、低延迟、高可靠的实时数据处理。Flink 具有灵活的扩展性，可以运行在各种集群环境中，支持 Java、Python 等编程语言。在实时计算领域，Flink 已经成为了大数据处理领域的重要工具。

概述

CDC（Change Data Capture）是一种数据变更捕捉技术，用于记录数据库中数据的变更历史。通过 CDC 技术，可以实时追踪数据库中的数据变更，并提供可靠的数据恢复点。这对于很多需要处理历史数据的业务场景具有重要意义。

CDC 实现原理

Flink CDC（Change Data Capture）是 Flink 提供的一种数据变更捕捉解决方案。Flink CDC 通过与数据库的日志系统集成，实时捕获数据库中的数据变更，并将这些变更数据作为事件流进行处理。Flink CDC 主要通过以下两个组件实现：

第 1 页 共 2 页

- Flink CDC API：提供了一组用于配置、启动和停止 CDC 的 API。

- Flink CDC Sink：负责将捕获到的数据变更事件写入 Flink 的流处理引擎中。

4.断点续传案例

假设有一个实时数据处理业务，需要处理某个数据库中的订单数据。在处理过程中，由于某种原因，Flink 任务需要暂停一段时间，然后继续处理剩余的订单数据。为了实现这个需求，可以使用 Flink CDC 的断点续传功能。

具体步骤如下：

- 首先，配置 Flink CDC API，启动 Flink CDC 任务，捕获数据库中的订单数据变更。

- 当 Flink 任务需要暂停时，将 Flink 任务的状态保存到外部存储系统（如 HDFS）中。

- 当 Flink 任务重新启动时，从外部存储系统中读取任务状态，然后继续处理剩余的订单数据。

5.案例总结

通过使用 Flink CDC 的断点续传功能，可以实现实时数据处理任务的灵活调度，满足复杂的业务需求。

第 2 页 共 2 页


本文标签： 数据 处理 变更

版权声明：本文标题：flinkcdc断点续传案例 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://www.freenas.com.cn/jishu/1705207779h476955.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。