目录1.前言2.数据源安装与配置2.1MySQL2.1.1安装2.1.2CDC配置2.2Postgresql2.2.1安装2.2.2CDC配置2.3Oracle2.3.1安装2.3.2CDC配置2.4SQLServer2.4.1安装2.4.2CDC配置2.5达梦2.4.1安装2.4.2CDC配置3.验证3.1Flink版本与CDC版本的对应关系3.2下载相关包3.3添加cdcjar至lib目录3.4验证1.前言关于如何使用和配置flinkcdc功能，其实在官方文档（https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/master/）有相关的教程了本
关联文章:各种时间类型和timezone关系浅析一、测试目的和值1.测试一般的数据库不含timezone的类型的时区。mysqltimestamp(3)类型postgrestimestamp(3)类型sqlserverdatetime2(3)类型oracle类型TIMESTAMP(3)类型在以下测试之中均为ts字段2.测试CDC中元数据op_ts时区op_tsTIMESTAMP_LTZ(3)NOTNULL当前记录表在数据库中更新的时间。如果从表的快照而不是binlog读取记录，该值将始终为0。|在以下测试中cdc表建表均使用ts_msTIMESTAMP_LTZ(3)METADATAFROM'o
产品概述ApacheSeaTunnel是一个非常易用的超高性能分布式数据集成产品，支持海量数据的离线及实时同步。每天可稳定高效同步万亿级数据，已应用于数百家企业生产，也是首个由国人主导贡献到Apache基金会的数据集成顶级项目。SeaTunnel主要解决数据集成领域的常见问题：*数据源多样：常用的数据源有数百种，版本不兼容。随着新技术的出现，出现了更多的数据源。用户很难找到能够全面快速支持这些数据源的工具。*复杂同步场景：数据同步需要支持离线-全量同步、离线-增量同步、CDC、实时同步、全库同步等多种同步场景。*资源需求高：现有的数据集成和数据同步工具往往需要大量的计算资源或JDBC连接资源来
1、启动FlinkSQL[appuser@whtpjfscpt01flink-1.17.1]$bin/sql-client.sh2、新建源表问题1：Encountered“(”处理方法：去掉int(11)，改为intFlinkSQL>CREATETABLE`t_user`(>`uid`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENTCOMMENT'userid',>`did`int(11)DEFAULTNULLCOMMENT'deptid',>`username`varchar(14)DEFAULTNULL,>`add_time`datetimeDEFAULTNULL,>PRIMARY
01FlinkCDC核心技术解析FlinkCDC是基于数据库日志的CDC技术，实现了全增量一体化读取的数据集成框架。配合Flink优秀的管道能力和丰富的上下游生态，FlinkCDC可以高效实现海量数据的实时集成。 如上图所示，数据库表里有历史的全量数据和实时写入的增量数据，FlinkCDC框架的能力就是在保证Exactly-once语义的情况下，将全量和增量数据不丢不重地同步到下游系统里。FlinkCDC可以借助Flink丰富的上下游生态，目前FlinkCDC自己上下游生态是非常完备的，比如FlinkCDC具有丰富的数据源，如MySQL、Oracle、MongoD
环境说明[flink-1.13.1-bin-scala_2.11.tgz](https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.13.1/flink-1.13.1-bin-scala_2.11.tgz)[hadoop-2.7.3.tar.gz](https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.7.3/hadoop-2.7.3.tar.gz)[flink-cdc-connectors](https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors)(gitc
我有一个CDC类型的对象dc，我想获得一个HDC对象。我阅读了MSDN文档here，但不是很了解。有人可以向我提供有关如何执行此操作的简短示例/说明吗？ 最佳答案 当你有CDC对象时，它会在必要时隐式转换为HDC:CDCdc;HDChdc=dc;//HDChdc=dc.operatorHDC();如果您有指向CDC对象的指针，那么使用函数GetSafeHdc会看起来更清楚:CDC*pdc=SOME;HDChdc=pdc->GetSafeHdc(); 关于c++-如何从CDC对象获取HDC
背景问题是笔者最近在使用FlinkCDC2.3.0捕获MySQLbinlog日志时遇到的，MySQL使用的阿里云的RDS，MysqlCDC使用读账号以Initinal模式，任务已经运行了一段时间突然报的错，之前在使用FlinkCDC时也曾遇到过，设置了一些参数后没有再出现过，一直比较忙没有来得及总结下来。但是今天同事又遇到了同类型新的报错形式。下次也将问题记录下来备忘，同时也希望对大家有帮助。问题报错：Causedby:java.lang.IllegalStateException:TheconnectoristryingtoreadbinlogstartingatStruct{version
DBLog算法原理DBLog这个算法的原理分成两个部分，第一部分是分chunk，第二部分是读chunk。分chunk就是把一张表分为多个chunk（桶/片）。我可以把这些chunk分发给不同的并发的task去做。例如：有reader1和reader2，不同的reader负责读不同的chunk。其实只要保证每个reader读的那个chunk是完整的，也能跟最新的Binlog能够匹配在一起就可以了。在读chunk的过程中，会同时读属于这个chunk的历史数据，也会读这个chunk期间发生的Binlog事件，然后来做一个normalize。首先是chunk的划分。一张表，它的ID字段是主键PK。通过
本教程将介绍如何使用FlinkCDC来实现这个需求，在FlinkSQLCLI中进行，只涉及SQL，无需一行Java/Scala代码，也无需安装IDE。系统的整体架构如下图所示：环境篇1、准备一台Linux 2、准备教程所需要的组件下载flink-1.13.2并将其解压至目录flink-1.13.2tarzxvfflink-1.13.2-bin-scala_2.12.tgz✓flink-1.13.2-bin-scala_2.12.tgz链接：百度网盘请输入提取码提取码：az82下载下面列出的依赖包，并将它们放到目录flink-1.13.2/lib/下：✓flink-sql-connector-m
