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深入解读flink sql cdc的使用以及源码分析

前言 flink消费cdc数据 canal format debezium format CanalJson反序列化源码解析 flink cdc connector 背景 mysql-cdc mysql-cdc connector源码解析 changelog format 使用场景 示例 源码浅析 前言 CDC,Change Data Capture,变更数据获取的简称,使用CDC我们可以从数据库中获取已提交的更改并将这些更改发送到下游,供下游使用。这些变更可以包括INSERT,DELETE,UPDATE等. 用户可以在如下的场景使用cdc: 实时数据同步:比如我们将mysql库中的数据同步到我们的数仓中。 数据库的实时物化视图。 flink消费cdc数据 在以前的数据同步中,比如我们想实时获取数据库的数据,一般采用的架构就是采用第三方工具,比如canal、debezium等,实时采集数据库的变更日志,然后将数据发送到kafka等消息队列。然后再通过其他的组件,比如flink、spark等等来消费kafka的数据,计算之后发送到下游系统。整体的架构如下所示: 对于上面的这种架构,fli...

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项目中的敏感数据处理还在百度?快来看看如何优雅实现吧! 对于项目中的敏感数据处理,很多同学刚开始接触的时候,往往觉得比较繁琐,项目中实现的方式也是千奇百怪,基本就是百度搜索和粘贴。 对于敏感数据的处理,是任何一家互联网公司必须要注重的事情,用户的敏感信息泄露带来的危害也是十分严重的。在下不才,结合多年积累,整理了一款开箱即用的加解密解决方案,大致功能如下: RSA 加解密,支持分段加密,解决加密文本超长的问题 DES 加解密,支持多种模式 EBC、CBC(分组加密、迭代分组加密),增加盐混淆策略,避免 DES密文被抓包破解 Spring 单体应用下动态解密 Spring Cloud Gateway 微服务场景下网关动态解密 针对以上功能,大体是笔者目前需要解决敏感数据传输几个常见场景。 使用方式 引入依赖 RSA 加解密 DES 加解密 密钥获取 网关动态解密 准备工作 服务注册 接口测试 实现原理 小结 手机用户请横屏获取最佳阅读体验,REFERENCES中是本文参考的链接,如需要链接和更多资源,可以加入『知识星球』获取长期知识分享服务。 使用方式 引入依赖 ##单体应用(基于Spr...

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