Flink CDC 同步完全量数据和增量数据

2023-12-11 06:09:51

Flink CDC：同步完全量和增量数据，打造可靠数据管道

理解完全量和增量数据

在数据同步中，区分完全量数据和增量数据至关重要。完全量数据 是指所有需要一次性同步的数据，而增量数据 是指仅更新或变更的部分数据。在 Flink CDC 中，同步完全量数据是同步增量数据的前提。

同步完全量数据

同步完全量数据时，Flink CDC 提供了批处理读取器。批处理读取器一次性读取所有数据，将其存储在 Flink 内存中。该方法适用于一次性同步大量数据。

代码示例：

// 编写批处理作业以同步完全量数据
FlinkSqlJob job =
    FlinkSqlJob.create()
        .addDependency(inputTable)
        .addSink(outputTable)
        .setSql(
            "INSERT INTO "
                + outputTable.getName()
                + " SELECT * FROM "
                + inputTable.getName());

同步增量数据

同步增量数据时，Flink CDC 提供了流处理读取器。流处理读取器实时读取数据变更，将其写入 Flink 流中。该方法适用于实时同步数据变更。

代码示例：

// 编写流处理作业以同步增量数据
FlinkDataStreamJob job =
    FlinkDataStreamJob.create()
        .addSource(inputSource)
        .addSink(outputSink)
        .setTransformation(
            (DataStream<Row> inputStream) ->
                inputStream
                    .filter((Row row) -> !row.getFieldAs("is_deleted"))
                    .map((Row row) -> row.getFieldAs("value")));

Flink CDC 工具简化同步过程

Flink 提供了多种工具简化数据同步过程，包括：