前言
本文针对数据库CDC(change data capture)场景设计,探讨基于Flink1.12最新版本提供的实时写入Hive的技术可行性,下面为本地IDEA程序案例可供参考。
一、整体思路
数据库CDC(change data capture)是实时捕获数据库中的变化数据,经过处理之后(也可能无需处理),将其更新到目标端的一种技术。为实现实时捕获,本文引入Debezium作为数据库connector,其提供了MongoDB、MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle、Db2 、Cassandra 、Vitess(其中Oracle、Db2 、Cassandra 、Vitess连接器正在孵化中)等数据库的连接器。并通过kafka topic将各种数据库的全量数据、存量数据、增量数据发送出去。而在数据处理环节只需要创建kafka cunsumer并订阅相应topic即可获取topic中的数据。另外,Flink本身也提供了Flink SQL CDC的技术支持(由阿里巴巴技术团队伍翀 (云邪大佬)等提供,献上大佬博客地址),但其在flink 1.12发布版本中并未提供,预计将在1.13版本中提供MySQL 、PostgreSQL等数据库的支持。
第一次启动debezium时,其会扫描全表并发送schema信息以及全量数据,然后在实时捕捉变化信息(增量数据)以保证源端和目标端的数据一致性。在发送全量数据之前,首先将数据库、表等的schema信息通过history topic发送出去,并为数据库的每一张表创建一个topic,topic名为. .,其中connector name为连接器的名称,开发者可以自定义。该topic用于发送全量数据、存量数据以及增量数据。
debezium捕获到的表结构信息
debezium捕获到的数据信息
二、引入依赖
org.apache.flink
flink-java
1.12.0
org.apache.flink
flink-streaming-java_2.11
1.12.0
org.apache.flink
flink-connector-kafka_2.11
1.12.0
compile
org.apache.flink
flink-shaded-hadoop-2-uber
2.7.5-9.0
org.apache.flink
flink-sequence-file
1.12.0
org.apache.flink
flink-table-api-java-bridge_2.11
1.12.0
org.apache.flink
flink-table-planner-blink_2.11
1.12.0
compile
org.apache.flink
flink-clients_2.11
1.12.0
compile
org.apache.flink
flink-json
1.12.0
compile
mysql
mysql-connector-java
8.0.22
org.apache.bahir
flink-connector-redis_2.11
1.0
org.apache.flink
flink-connector-hive_2.11
1.12.0
compile
org.apache.flink
flink-table-api-java-bridge_2.11
1.12.0
compile
org.apache.flink
flink-streaming-scala_2.11
1.12.0
compile
org.apache.flink
flink-table-common
1.12.0
compile
org.apache.hadoop
hadoop-common
3.3.0
org.apache.hadoop
hadoop-client
3.3.0
org.apache.hive
hive-jdbc
3.1.2
org.apache.hive
hive-metastore
3.1.2
org.apache.hive
hive-exec
3.1.2
compile
org.apache.flink
flink-table-api-java-bridge_2.11
1.12.0
compile
org.apache.thrift
libfb303
0.9.3
pom
com.fasterxml.jackson.core
jackson-databind
2.9.1
com.alibaba
fastjson
1.2.75
三、创建执行环境
StreamExecutionEnvironment streamEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
streamEnv.setParallelism(1);
streamEnv.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
streamEnv.enableCheckpointing(60000);
EnvironmentSettings envSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(streamEnv, envSettings);
tableEnv.getConfig().getConfiguration().set(ExecutionCheckpointingOptions.CHECKPOINTING_MODE, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
tableEnv.getConfig().getConfiguration().set(ExecutionCheckpointingOptions.CHECKPOINTING_INTERVAL, Duration.ofMinutes(1));
四、注册hive catalog
注册hive catalog用于读写hive
String name = "hiveCatalog"; // Catalog名称,定义一个唯一的名称表示
String defaultDatabase = "test"; // 默认数据库名称
String hiveConfDir = "D:\\"; // hive-site.xml路径
String version = "3.1.2"; // Hive版本号
HiveCatalog hiveCatalog = new HiveCatalog(name, defaultDatabase, hiveConfDir,version);
tableEnv.registerCatalog(name, hiveCatalog);
tableEnv.useCatalog(name);
五、连接kafka数据源
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
properties.setProperty("group.id", "test");
//创建kafka cunsumer
FlinkKafkaConsumer flinkKafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer("topic", new JSONKeyValueDeserializationSchema(true), properties)
flinkKafkaConsumer.setStartFromEarliest(); // start from the earliest record possible
//将kafka cunsumer加入数据源
DataStream stream = streamEnv.addSource(flinkKafkaConsumer);
六、业务相关代码
String[] fieldNames = {"id", "log", "op"};
TypeInformation[] types = {Types.STRING, Types.STRING, Types.STRING};
//以下为业务相关代码,不做详细展开
SingleOutputStreamOperator mapedStream= dataStreamSource.map(new GetIncDataMap(),new RowTypeInfo(types, fieldNames));
//flink流转换为表
tableEnv.createTemporaryView("kafkaRow", mapedStream);
七、执行具体sql
将kafka流表插入到hive中
tableEnv.getConfig().setSqlDialect(SqlDialect.HIVE);
tableEnv.executeSql("DROP TABLE IF EXISTS hivelogtab").print();
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE hivelogtab ( id STRING,log STRING,op STRING)").print();
tableEnv.getConfig().setSqlDialect(SqlDialect.DEFAULT);
// CloseableIterator result = tableEnv.sqlQuery("SELECT id,log,op FROM kafkaRow").execute().collect();
// while(result.hasNext()){
// System.out.println(result.next());
// }
TableResult tableResult = tableEnv.executeSql("INSERT INTO hiveCatalog.test.hivelogtab SELECT id,log,op FROM kafkaRow");
streamEnv.execute("job");
八、测试
mysql源数据
hive目标端同步的数据
注:
由于hive是数据仓库,其本身为数据分析而生,不支持update、delete操作,但是在CDC场景中,不能保证源端数据库的操作全部为insert,因此可采用以下方式进行处理(参考美团数仓平台的架构与实践):
图片源于网络,侵权删
TO DO :
schema信息中ddl语句的自动解析(包括源端与目标端的数据类型、关键字差异解析)
在gzh "HEY DATA "后台回复"HIVE "后获得demo文件。
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要在应用程序中操作GPS开关需要权限:
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_SECURE_SETTINGS" />
但在配置文件中添加此权限之后会报错,无法再eclipse里面正常编译,怎么办?
1、方法一:将项目放到Android源码中编译;
2、方法二:网上有人说cl
Windows上调试MapReduce
zhiquanliu
mapreduce
1.下载hadoop2x-eclipse-plugin https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin.git 把 hadoop2.6.0-eclipse-plugin.jar 放到eclipse plugin 目录中。 2.下载 hadoop2.6_x64_.zip http://dl.iteye.com/topics/download/d2b
如何看待一些知名博客推广软文的行为?
justjavac
博客
本文来自我在知乎上的一个回答:http://www.zhihu.com/question/23431810/answer/24588621
互联网上的两种典型心态:
当初求种像条狗,如今撸完嫌人丑
当初搜贴像条犬,如今读完嫌人软
你为啥感觉不舒服呢?
难道非得要作者把自己的劳动成果免费给你用,你才舒服?
就如同 Google 关闭了 Gooled Reader,那是
sql优化总结
macroli
sql
为了是自己对sql优化有更好的原则性,在这里做一下总结,个人原则如有不对请多多指教。谢谢!
要知道一个简单的sql语句执行效率,就要有查看方式,一遍更好的进行优化。
一、简单的统计语句执行时间
declare @d datetime ---定义一个datetime的变量set @d=getdate() ---获取查询语句开始前的时间select user_id
Linux Oracle中常遇到的一些问题及命令总结
超声波
oracle linux
1.linux更改主机名
(1)#hostname oracledb 临时修改主机名
(2) vi /etc/sysconfig/network 修改hostname
(3) vi /etc/hosts 修改IP对应的主机名
2.linux重启oracle实例及监听的各种方法
(注意操作的顺序应该是先监听,后数据库实例)
&nbs
hive函数大全及使用示例
superlxw1234
hadoop hive函数
具体说明及示例参 见附件文档。
文档目录:
目录
一、关系运算: 4
1. 等值比较: = 4
2. 不等值比较: <> 4
3. 小于比较: < 4
4. 小于等于比较: <= 4
5. 大于比较: > 5
6. 大于等于比较: >= 5
7. 空值判断: IS NULL 5
Spring 4.2新特性-使用@Order调整配置类加载顺序
wiselyman
spring 4
4.1 @Order
Spring 4.2 利用@Order控制配置类的加载顺序
4.2 演示
两个演示bean
package com.wisely.spring4_2.order;
public class Demo1Service {
}
package com.wisely.spring4_2.order;
public class