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从PostgreSQL CDC源表读取数据写入到DWS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 CDC是变更数据捕获(Change Data Capture)技术的缩写,它可以将源数据库的增量变动记录,同步到一个或多个数据目的中。CDC在数据同步过程中,还可以对数据进行一定的处理,例如分组(GROUP
scala样例代码 操作场景 本例提供使用Spark作业访问DWS数据源的scala样例代码。 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。
MySQL CDC源表 功能描述 MySQL的CDC源表,即MySQL的流式源表,会先读取数据库的历史全量数据,并平滑切换到Binlog读取上,保证数据的完整读取。 前提条件 MySQL CDC要求MySQL版本为5.7或8.0.x。 该场景作业需要DLI与MySQL建立增强型跨
MySQL CDC源表 功能描述 MySQL的CDC源表,即MySQL的流式源表,会先读取数据库的历史全量数据,并平滑切换到Binlog读取上,保证数据的完整读取。 前提条件 MySQL CDC要求MySQL版本为5.7或8.0.x。 该场景作业需要DLI与MySQL建立增强型跨
MySql CDC 功能描述 MySQL的CDC源表,即MySQL的流式源表,会先读取数据库的历史全量数据,并平滑切换到Binlog读取上,保证数据的完整读取。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型 源表 前提条件 MySQL CDC要求MySQL版本为5.6,5.7或8.0.x。
创建弹性资源池并添加队列 弹性资源池为DLI作业运行提供所需的计算资源(CPU和内存),用于灵活应对业务对计算资源变化的需求。 创建弹性资源池后,您可以在弹性资源池中创建多个队列,队列关联到具体的作业和数据处理任务,是资源池中资源被实际使用和分配的基本单元,即队列是执行作业所需的具体的计算资源。
Upsert Kafka 功能描述 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统,具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka topic中读取数据并将数据写入Kafka