tongchenkeji 发表于:2023-7-2 12:20:350次点击 已关注取消关注 关注 私信 咨询大佬们一个问题,MySQL–>MySQL,soure端update了原始数据后,sink端的?[阿里云实时计算 Flink版] 暂停朗读为您朗读 咨询大佬们一个问题,MySQL–>MySQL,soure端update了原始数据后,sink端的MySQL数据会变少,求助大佬们怎么解决? 「点点赞赏,手留余香」 赞赏 还没有人赞赏,快来当第一个赞赏的人吧! 海报 实时计算Flink版# MySQL1179# 云数据库 RDS MySQL 版1517# 关系型数据库2577
Star时光AM 2023-11-27 18:22:20 1 当使用 Flink CDC 将 MySQL 数据库中的数据同步到另一个 MySQL 数据库时,如果 source 端更新了原始数据,sink 端的数据会根据 Flink CDC 任务的实现方式而变化。 通常情况下,Flink CDC 任务会将 source 端的更新操作转换为相应的操作,保持数据的一致性。对于 update 操作,Flink CDC 任务通常会将其拆分为 insert 和 delete 操作,即将原始数据标记为已删除,然后插入新的数据。这样来确保数据在 sink 端的一致性和正确性。 然而,具体的实现方式可能会因您在 Flink CDC 任务中所使用的配置和逻辑而有所不同。在编写 Flink CDC 任务时,您可以根据需求自定义如何处理更新操作,并确保在源和目标数据库之间进行正确的数据同步。 需要注意以下几点: 1. 确保 Flink CDC 任务能够准确地捕获源数据库的增量变化,一般通过使用 MySQL 的 binlog 来实现增量读取。 2. 确保 Flink 任务与 MySQL 数据库之间的网络连接稳定,以确保数据同步的可靠性。 3. 考虑数据的一致性和更新顺序,尤其是在多个并行任务或并发更新操作的情况下,需要保证数据同步的正确性和及时性。 总之,当 source 端更新原始数据时,sink 端的数据会根据 Flink CDC 任务的实现方式和配置进行相应的处理,以保持数据的一致性。您可以根据具体需求和场景,调整 Flink CDC 任务的逻辑和配置,以满足您的业务要求。
算精通AM 2023-11-27 18:22:20 2 使用 Flink CDC 将 MySQL 数据库中的数据同步到另一个 MySQL 数据库中,当 source 端更新了原始数据后,sink 端的数据会如何更新,这取决于您在 Flink CDC 任务中的具体实现。通常情况下,Flink CDC 任务会将 source 端的原始数据同步到 sink 端,包括 insert、update 和 delete 操作。当 source 端的数据发生更新时,Flink CDC 任务会将更新后的数据同步到 sink 端,以保持数据的一致性。对于 update 操作,Flink CDC 任务通常会将其转换为 insert 和 delete 两个操作,即将原始数据标记为已删除,然后插入新的数据。这样可以确保数据的一致性和正确性。需要注意的是,在进行 MySQL 数据库之间的数据同步时,需要使用 MySQL binlog 进行增量读取,并确保 Flink 任务和 MySQL 数据库之间的网络连接畅通。同时,需要考虑数据一致性和更新顺序等问题,以确保数据同步的正确性和及时性。总之,当 source 端更新原始数据时,sink 端的数据会根据 Flink CDC 任务的实
当使用 Flink CDC 将 MySQL 数据库中的数据同步到另一个 MySQL 数据库时,如果 source 端更新了原始数据,sink 端的数据会根据 Flink CDC 任务的实现方式而变化。
通常情况下,Flink CDC 任务会将 source 端的更新操作转换为相应的操作,保持数据的一致性。对于 update 操作,Flink CDC 任务通常会将其拆分为 insert 和 delete 操作,即将原始数据标记为已删除,然后插入新的数据。这样来确保数据在 sink 端的一致性和正确性。
然而,具体的实现方式可能会因您在 Flink CDC 任务中所使用的配置和逻辑而有所不同。在编写 Flink CDC 任务时,您可以根据需求自定义如何处理更新操作,并确保在源和目标数据库之间进行正确的数据同步。
需要注意以下几点:
1. 确保 Flink CDC 任务能够准确地捕获源数据库的增量变化,一般通过使用 MySQL 的 binlog 来实现增量读取。
2. 确保 Flink 任务与 MySQL 数据库之间的网络连接稳定,以确保数据同步的可靠性。
3. 考虑数据的一致性和更新顺序,尤其是在多个并行任务或并发更新操作的情况下,需要保证数据同步的正确性和及时性。
总之,当 source 端更新原始数据时,sink 端的数据会根据 Flink CDC 任务的实现方式和配置进行相应的处理,以保持数据的一致性。您可以根据具体需求和场景,调整 Flink CDC 任务的逻辑和配置,以满足您的业务要求。
使用 Flink CDC 将 MySQL 数据库中的数据同步到另一个 MySQL 数据库中,当 source 端更新了原始数据后,sink 端的数据会如何更新,这取决于您在 Flink CDC 任务中的具体实现。
通常情况下,Flink CDC 任务会将 source 端的原始数据同步到 sink 端,包括 insert、update 和 delete 操作。当 source 端的数据发生更新时,Flink CDC 任务会将更新后的数据同步到 sink 端,以保持数据的一致性。
对于 update 操作,Flink CDC 任务通常会将其转换为 insert 和 delete 两个操作,即将原始数据标记为已删除,然后插入新的数据。这样可以确保数据的一致性和正确性。
需要注意的是,在进行 MySQL 数据库之间的数据同步时,需要使用 MySQL binlog 进行增量读取,并确保 Flink 任务和 MySQL 数据库之间的网络连接畅通。同时,需要考虑数据一致性和更新顺序等问题,以确保数据同步的正确性和及时性。
总之,当 source 端更新原始数据时,sink 端的数据会根据 Flink CDC 任务的实