Apache Flink 1.17: Flink CDC 实时数据捕捉的重大飞跃

后端

2022-12-30 05:38:44

Flink CDC 1.17：为实时数据捕捉赋能

作为 Apache Flink 社区的活跃成员和 Flink CDC 的维护者，我们非常自豪地宣布 Flink CDC 在 Flink 1.17 版本中的重大飞跃。

什么是 Flink CDC？

Flink CDC 是一种功能强大的工具，可以从各种来源可靠地捕获数据变更，并将其传递给下游系统，从而实现数据的实时同步和处理。它利用了 Flink 的强大功能和可靠性，确保数据变更捕获和传输过程中的稳定性和高吞吐量。

Flink CDC 的优势

高性能和可靠性： Flink CDC 利用 Flink 的强大引擎，确保数据变更捕获和传输过程中的稳定性和高吞吐量。
丰富的源头支持： Flink CDC 支持从各种源头捕获数据变更，包括 MySQL、PostgreSQL、Oracle、MongoDB 等。
灵活的配置选项： Flink CDC 提供了丰富的配置选项，允许用户根据自己的业务需求定制数据变更的捕获和处理方式。
易于使用和集成： Flink CDC 具有友好的用户界面和简单的集成过程，方便用户快速上手和使用。

Flink 1.17 中的 Flink CDC 改进

Flink 1.17 版本的 Flink CDC 带来了多项重大改进，包括：

多源头支持： 扩展了对多源头捕获的支持，允许用户同时从多个源头捕获数据变更。
更快的初始同步： 引入了新的优化算法，加快了初始同步的速度，从而减少了从源头加载历史数据所需的时间。
增强的错误处理： 改进了错误处理机制，以便更好地处理数据变更捕获和传输过程中的错误，确保数据完整性和一致性。

Flink CDC 的应用场景

Flink CDC 拥有广泛的应用场景，包括：

数据实时同步： 将数据从源头实时同步到其他系统，如数据仓库、消息队列或分析平台，实现数据的实时共享和处理。
数据流处理： 构建实时数据流处理应用程序，对数据变更进行实时分析、过滤、聚合和转换，提取有价值的信息。
数据变更审计： 捕获和存储数据变更，进行数据变更审计和回溯，确保数据的一致性和完整性。

Flink CDC 的未来发展

Flink CDC 将继续发展，以满足用户不断变化的需求。未来版本中计划的一些改进包括：

对更多源头的支持： 扩展对更多源头的数据变更捕获支持，包括一些 NoSQL 数据库和云端数据源。
更快的初始同步： 进一步优化初始同步算法，以减少从源头加载历史数据所需的时间。
增强的错误处理： 继续改进错误处理机制，以更好地处理数据变更捕获和传输过程中的错误，确保数据完整性和一致性。
更友好的用户界面： 改进用户界面，使 Flink CDC 更易于使用和配置，降低用户的使用门槛。

代码示例

以下是一个使用 Flink CDC 从 MySQL 数据库捕获数据变更的代码示例：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;

public class FlinkCDCMySQLExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建流执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 创建表环境
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useOldPlanner().build();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);

        // 创建 MySQL 数据源
        tableEnv.executeSql("CREATE TABLE mysql_source (" +
                "id INT PRIMARY KEY," +
                "name STRING," +
                "age INT" +
                ") WITH (" +
                "'connector' = 'mysql-cdc'," +
                "'hostname' = 'localhost'," +
                "'port' = '3306'," +
                "'username' = 'root'," +
                "'password' = 'root'," +
                "'database-name' = 'flink_cdc'" +
                ")");

        // 打印数据变更
        tableEnv.executeSql("SELECT * FROM mysql_source").print();

        // 执行流程序
        env.execute();
    }
}