107、实时数据仓库之flink过滤binlog业务数据代码编写

youfanedu 2023-01-13 03:17:16

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flink增量采集mysql_基于Canal与Flink实现数据实时增量同步(二)
背景在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集，然后导入到Hive中，是进行数据仓库生产的重要环节。如何准确、高效地把MySQL数据同步到Hive中？一般常用的解决方案是...
基于Canal与Flink实现数据实时增量同步(二)
本文主要从Binlog实时采集和离线处理Binlog还原业务数据两个方面，来介绍如何实现DB数据准确、高效地进入Hive数仓。 背景 在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据（Log）和业务DB数据（DB）两类。对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据...
flink数据同步mysql到hive_基于Canal与Flink实现数据实时增量同步(二)
背景在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集，然后导入到Hive中，是进行数据仓库生产的重要环节。如何准确、高效地把MySQL数据同步到Hive中？一般常用的解决方案是...
深入解析 Flink CDC：实时数据捕获与处理的强大工具
Flink CDC (Change Data Capture) 是 Apache Flink 的扩展组件，用于捕获数据库中的变化数据，并将其作为流处理作业的一部分进行实时处理。
flink学习笔记-flink实时数仓-实时同步msql数据到hbase（mysql->max-well->kafka->flink->hbase）
为了解决公司数据统计，数据分析等各种问题，我们可以有很多手段，最常用的手段就是通过构建数据仓库的手段来实现我们的数据分析，数据挖掘等，其中，数据仓库基本上都是统计前一天的数据，或者最近一段时间的数据，这就决定了数据仓库一般都是使用离线的技术来实现，通过离线的技术手段，来实现前一天或者近一段时间的数据统计功能，为了解决数据统计的时效性问题，我们也可以通过实时的手段来构建数据仓库，通过流式API，结合...
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