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Flink JDBC Connector:Flink 与数据库集成最佳实践

整理:陈政羽(Flink 社区志愿者) 摘要:Flink 1.11 引入了 CDC,在此基础上, JDBC Connector 也发生比较大的变化,本文由Apache Flink Contributor,阿里巴巴高级开发工程师徐榜江(雪尽)分享,主要介绍 Flink 1.11 JDBC Connector 的最佳实践。大纲如下: JDBC connector JDBC Catalog JDBC Dialect Demo Tips:点击下方链接可查看作者原版 PPT 及分享视频:https://flink-learning.org.cn/developers/flink-training-course3/ JDBC-Connector 的重构 JDBC Connector 在 Flink 1.11 版本发生了比较大的变化,我们先从以下几个 Feature 来具体了解一下 Flink 社区在这个版本上对 JDBC 所做的改进。 FLINK-15782 :Rework JDBC Sinks[1] (重写 JDBC Sink) 这个 issue 主要为 DataStream API 新增了 ...

如何优化MySQL千万级大表,我写了6000字的解读

千万级大表如何优化,这是一个很有技术含量的问题,通常我们的直觉思维都会跳转到拆分或者数据分区,在此我想做一些补充和梳理,想和大家做一些这方面的经验总结,也欢迎大家提出建议。 从一开始脑海里开始也是火光四现,到不断的自我批评,后来也参考了一些团队的经验,我整理了下面的大纲内容。 既然要吃透这个问题,我们势必要回到本源,我把这个问题分为三部分: “千万级”,“大表”,“优化”, 也分别对应我们在图中标识的 “数据量”,“对象”和“目标”。 我来逐步展开说明一下,从而给出一系列的解决方案。 1.数据量:千万级 千万级其实只是一个感官的数字,就是我们印象中的数据量大。这里我们需要把这个概念细化,因为随着业务和时间的变化,数据量也会有变化,我们应该是带着一种动态思维来审视这个指标,从而对于不同的场景我们应该有不同的处理策略。 1)数据量为千万级,可能达到亿级或者更高 通常是一些数据流水,日志记录的业务,里面的数据随着时间的增长会逐步增多,超过千万门槛是很容易的一件事情。 2)数据量为千万级,是一个相对稳定的数据量 如果数据量相对稳定,通常是在一些偏向于状态的数据,比如有1000万用户,那么这些用...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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