本文介绍的整体方案选型是：使用 Kafka Connect 的 Debezium MySQL Source Connector 将 MySQL 的 CDC 数据 （Avro 格式）接入到 Kafka 之后，通过 Flink 读取并解析这些 CDC 数据，其中，数据是以 Confluent 的 Avro 格式存储的，也就是说，Avro 格式的数据在写入到 Kafka 以及从 Kafka 读取时，都需要和 Confluent Schema Registry 进行交互，从而获取 Schema 信息，消息经 Flink 读取后会写入到 Hudi 表，从而完成全部的数据接入工作。
1. 前置依赖
本文不会展开介绍 CDC 数据进入 Kafka 之前的操作，此部分可以参考: 《CDC一键入湖: 当 Apache Hudi DeltaStreamer 遇见 Serverless Spark》一文的前半部分架构以及第 2 节环境准备部分的介绍，以下是前半部分数据管道使用到的相关组件的构建方法和文档:
①MySQL：如果仅以测试为目的，建议使用Debezium提供的 官方Docker镜像，构建操作可参考其 官方文档（下文将给出的操作示例所处理的CDC数据就是自于该MyS
原文地址:https://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/135947127
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如若转载，请注明出处：http://www.7code.cn/show_66605.html
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系代码007邮箱：suwngjj01@126.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
