Flink CDC 锁表原理详解
Flink CDC 的锁表原理主要是通过短时间加读锁，保证全量读取数据的一致性，并结合增量日志捕获机制，实现无缝的数据同步。锁表时间通常很短，但在高并发环境中，仍需注意对性能的影响，合理规划同步任务的执行时间和策略。整个过程依赖数据库的 MVCC 和 Binlog 功能，结合 Flink 的分布式处
FlinkCDC 数据同步优化及常见问题排查
使用 Flink CDC 进行数据同步时，常见问题包括高延迟、任务重启或失败、数据丢失、数据不一致、性能瓶颈、网络问题和版本兼容性问题。通过增加并行度、优化批量大小和轮询间隔、启用 checkpoint 和保存点、优化索引、监控网络、检查版本兼容性等方法，可以有效解决这些问题，确保数据同步的高效性和
【大数据】Apache NiFi 数据同步流程实践
对于一些新接触 Apache NIFI 的小伙伴来说，他们急于想体验 NIFI，恨不得直接找到一篇文章，照着做就直接能够解决目前遇到的需求或者问题，回想当初的我，也是这个心态。其实这样的心态是不对的。好多加入 NIFI 学习群的新手同学都会有这个问题，一些基本的概念和知识点都没有掌握，然后提出了一堆
DataX二次开发——（4）新增hivereader、hivewriter
DataX3.0 官方版本里面目前只支持了hdfs的读写，不支持hive的读写，基于原有的hdfsreader和hdfswriter开发了hivereader和hivewriter。
Mysql和ES数据同步方案汇总
本文主要对Mysql和ES进行数据同步的常见方案进行了汇总说明。 1. 同步双写 2. 异步双写 3. 基于Mysql表定时扫描同步 4. 基于Binlog实时同步
DataX二次开发——（6）kafkareader、kafkawriter的开发
基于阿里开源DataX3.0版本，开发kafka的读写驱动，可以实现从mysql、postgresql抽取数据到kafka，从kafka 消费消息写入hdfs等功能。
Mysql和ES数据同步方案汇总
本文主要对Mysql和ES进行数据同步的常见方案进行了汇总说明。 1. 同步双写 2. 异步双写 3. 基于Mysql表定时扫描同步 4. 基于Binlog实时同步
