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。

1aa73888721f254667c0752e38e61b25.png

debezium捕获到的表结构信息

93185a4ecaad47a01e0399c96d4bb57b.png

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);

image.gif

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

c0ad63aec5f3ea1f9543f9f5a456940f.png

mysql源数据

0e3de1181dfe6da1aec8b89bb3853e66.png

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）：

63204251a21339e74d44db2ff5545b9f.jpg

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）

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关于某彩票活动的总结具体需求，每个用户进活动页面，领取一个号码，1000中的一个；活动要求 1，随机性，一定要有随机性； 2，最少中奖概率，如果注数为3200注，则最多中4注 3，效率问题，（不能每个人来都产生一个随机数，这样效率不高）； 4，支持断电（仍然从下一个开始），重启服务；（存数据库有点大材小用，因此不能存放在数据库）解决方案 1，事先产生随机数1000个，并打
java数据结构冒泡排序的遍历与排序百合不是茶 java
java的冒泡排序是一种简单的排序规则冒泡排序的原理：比较两个相邻的数，首先将最大的排在第一个，第二次比较第二个，此后一样；针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个例题；将int array[]
JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法 bijian1013 js
如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法： <form method=post target="_blank"> 数字：<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br> </form>
Test注解的两个属性：expected和timeout bijian1013 java JUnit expected timeout
JUnit4：Test文档中的解释：　　The Test annotation supports two optional parameters. 　　The first, expected, declares that a test method should throw an exception. 　　If it doesn't throw an exception or if it
[Gson二]继承关系的POJO的反序列化 bit1129 POJO
父类 package inheritance.test2; import java.util.Map; public class Model { private String field1; private String field2; private Map<String, String> infoMap
【Spark八十四】Spark零碎知识点记录 bit1129 spark
1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的 ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功，DAGScheduler会收到通知，在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中
WAS各种脚本作用大全 ronin47 WAS 脚本
　　　http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html 　　　无意中，在WAS官网上发现的各种脚本作用，感觉很有作用，先与各位分享一下　　　获取下载这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句 bylijinnan switch
借鉴网上的思路，用java实现： public class NoIfWhile { /** * @param args * * find x=1+2+3+....n */ public static void main(String[] args) { int n=10; int re=find(n); System.o
Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder bylijinnan java netty
Netty中传递对象的思路很直观： Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer（也就是byte[]）；那把对象序列化为字节流，就可以在Netty中传递对象了相应的从ChannelBuffer恢复对象，就是反序列化的过程 Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder 先看ObjectEncoder ObjectEncoder是往外发送
spring 定时任务中cronExpression表达式含义 chicony cronExpression
一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素，各个元素之间是以空格分隔的，从左至右，这些元素的含义如下表所示：代表含义是否必须允许的取值范围 &nb
Nutz配置Jndi ctrain JNDI
1、使用JNDI获取指定资源： var ioc = { dao : { type :"org.nutz.dao.impl.NutDao", args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ] } } 以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory daizj shell
在Linux中执行.sh脚本，异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。分析：这是不同系统编码格式引起的：在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符，所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。解决： 1）在windows下转换：利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
[转]for 循环为何可恨？ dcj3sjt126com 程序员读书
Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。一些精英正在起草一份议案，要在Java将来的版本中加入闭包特征。然而，提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。不久前，出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。尤其是他问道“for 循环为何可恨？”[http://ju
Android实用小技巧 dcj3sjt126com android
1、去掉所有Activity界面的标题栏　　修改AndroidManifest.xml 　　在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar" 2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar 　　修改AndroidManifes
Oracle 复习笔记之序列 eksliang Oracle 序列 sequence Oracle sequence
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2098859 1.序列的作用序列是用于生成唯一、连续序号的对象一般用序列来充当数据库表的主键值 2.创建序列语法如下： create sequence s_emp start with 1 --开始值 increment by 1 --増长值 maxval
有“品”的程序员 gongmeitao 工作
完美程序员的10种品质　　完美程序员的每种品质都有一个范围，这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的完美程序员（至少在我们这个星球上），并且对于特定问题，完美程序员应该具有以下品质：　　1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强（范围：用简单方式解决复杂问题）　　
使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询 hvt sql .net C#asp.net hovertree
本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询，支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码：http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
SVG 教程（三）圆形，椭圆，直线天梯梦 svg
SVG <circle> SVG 圆形 - <circle> <circle> 标签可用来创建一个圆：下面是SVG代码： <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1"> <circle cx="100" c
链表栈 luyulong java 数据结构
public class Node { private Object object; private Node next; public Node() { this.next = null; this.object = null; } public Object getObject() { return object; } public
基础数据结构和算法十：2-3 search tree sunwinner Algorithm 2-3 search tree
Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
spring配置定时任务 stunizhengjia spring timer
最近因工作的需要，用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下，以便以后用到： //------------------------定时任务调用的方法------------------------------ /** * 存储过程定时器 */ publi
ITeye 8月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员活动
ITeye携手博文视点举办的8月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 8月试读活动回顾： http://webmaster.iteye.com/blog/2102830 本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）：《跨终端Web》 gleams：http

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