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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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...

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...

离线数仓转实时数仓开发学习指南本文聚焦于离线数据仓库向实时数据仓库的技术转型，旨在帮助开发者掌握实时数据处理的核心技术与实践方法。通过剖析实时数仓的架构设计、组件选型及开发流程，结合典型场景案例，系统化提升实时数据开发能力。实时数仓的核心技术要点数据采集层采用Flink CDC或Kafka Connect实现增量数据捕获，解决离线批处理的高延迟问题。MySQL/Oracle等关系型数据库的Binlog日志解析是关键，需配置合理的Debezium插件参数。流处理层基于Flink或Spark

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...

Watermark 是一个单调递增的时间戳，表示“所有事件时间小于等于该时间戳的数据都已到达”。例如，若当前Watermark为T，则Flink认为所有事件时间≤T的数据都已处理完毕，后续不会再收到更早的数据。Flink作为流批统一的分布式计算框架，凭借其低延迟、高吞吐、Exactly-Once 语义等核心特性，已成为实时数据同步的理想选择。

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