由于公司业务需要,需要实时同步pgsql数据,我们选择使用flink-cdc方式进行 架构图: 前提步骤: 1,更改配置文件postgresql.conf # 更改wal日志方式为logicalwal_level = logical # minimal, replica, or logical # 更改solts最大数量(默认值为10),flink-cdc默认一张表占用一个slotsmax_replication_slots = 20 # max number of replication sl…

目录 FlinkCDC 1.简介 2.依赖 3.flink stream api 4.flink sql 5.自定义反序列化器 6.打包测试 FlinkCDC 1.简介 CDC是Change Data Capture(变更数据获取)的简称.核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据或数据表的插入.更新以及删除等),将这些变更按发生的顺序完整记录下来,写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费. CDC种类 CDC主要分为基于查询和基于Binlog两种方式,我们主要了解一下这两种之间的区别:…

体验简介 场景将提供一台配置了CentOS 8.5操作系统的ECS实例(云服务器).通过本教程的操作带您体验如何使用PolarDB-X与Flink搭建一个实时数据链路,模拟阿里巴巴双十一GMV大屏. 实验准备 1. 创建实验资源 开始实验之前,您需要先创建ECS实例资源. 在实验室页面,单击创建资源. (可选)在实验室页面左侧导航栏中,单击云产品资源列表,可查看本次实验资源相关信息(例如IP地址.用户信息等). 说明:资源创建过程需要1~3分钟. 2. 安装PolarDB-X 本步骤将指导您如何…

2.可优化语句的执行 可优化语句的共同特点是它们被查询编译器处理后都会生成査询计划树,这一类语句由执行器(Executor)处理.该模块对外提供了三个接口: ExecutorStart.ExecutorRun 和 ExecutorEnd,其输入是包含査询计划树的数据结构QueryDesc,输出则是相关执行信息或结果数据.如果希望执行某个计划树,仅需构造包含此计划树的QueryDesc,并依次调用ExecutorStart.ExecutorRun.ExecutorEnd 3个过程即能完成相应的处理…

接前文跟我一起读postgresql源码(九)--Executor(查询执行模块之--Scan节点(上)) ,本篇把剩下的七个Scan节点结束掉. T_SubqueryScanState, T_FunctionScanState, T_ValuesScanState, T_CteScanState, T_WorkTableScanState, T_ForeignScanState, T_CustomScanState, 8.SubqueryScan 节点 SubqueryScan节点的作用是以另…

上篇博客简要的介绍了下psql命令行客户端的前台代码.这一次,我们来看看后台的代码吧. 十分不好意思的是,上篇博客我们只说明了前台登陆的代码,没有介绍前台登陆过程中,后台是如何工作的.即:后台接到前台的连接请求后发生了什么?调用了哪些函数?启动了哪些进程? 那么,我们就先讲讲后台的工作流程吧. 1.postgresql后台工作流程 这里首先我们要知道postgresql是典型的"Server/Client"的模式.即服务器后台有一个主进程(postmaster),该进程根据客户端的连接…

随着人口红利的慢慢削减,互联网产品的厮杀愈加激烈,大家开始看好下沉市场的潜力,拼多多,趣头条等厂商通过拉新奖励,购物优惠等政策率先抢占用户,壮大起来.其他各厂商也紧随其后,纷纷推出自己产品的极速版,如今日头条极速版,腾讯新闻极速版等,也通过拉新奖励,阅读奖励等政策来吸引用户. 对于这类APP,实时风控是必不可少的,一个比较常见的实时风控场景就是防刷接口作弊.刷接口是黑产的一种作弊手段,APP上的各种操作,一般都会对应后台的某个接口,用户操作APP数据就会通过接口上报到后台,但如果黑产通过破解获取…

flink 处理实时数据的三重保障 window+watermark 来处理乱序数据对于 TumblingEventTimeWindows window 的元数据startTime,endTime 和程序启动时间无关,当你指定出 window.size 时, window的startTime,endTime就分配好了 allowedLateness 来处理迟到的数据相当于延迟了window 的生命周期, [startTime,endTime) -> [startTime,endTime+ all…

系列随笔: (总览)基于商品属性的相似商品推荐算法 (一)基于商品属性的相似商品推荐算法--整体框架及处理流程 (二)基于商品属性的相似商品推荐算法--Flink SQL实时计算实现商品的隐式评分 (三)基于商品属性的相似商品推荐算法--批量处理商品属性,得到属性前缀及完整属性字符串 (四)基于商品属性的相似商品推荐算法--推荐与评分高的商品属性相似的商品 (五)基于商品属性的相似商品推荐算法--算法调优及其他 2020.04.15  补充:协同过滤推荐算法.pptx 提取码:4tds 注:如果…

作者:吴云涛,腾讯 CSIG 高级工程师导语 | 最近梳理了一下如何用 Flink 来实现实时的 UV.PV 指标的统计,并和公司内微视部门的同事交流.然后针对该场景做了简化,并发现使用 Flink SQL 来 实现这些指标的统计会更加便捷. 一 解决方案描述 1.1 概述 本方案结合本地自建 Kafka 集群.腾讯云流计算 Oceanus(Flink).云数据库 Redis 对博客.购物等网站 UV.PV 指标进行实时可视化分析.分析指标包含网站的独立访客数量(UV ).产品的点击量(PV).…

本文由趣头条实时平台负责人席建刚分享趣头条实时平台的建设,整理者叶里君.文章将从平台的架构.Flink 现状,Flink 应用以及未来计划四部分分享. 一．平台架构 1.Flink 应用时间线 首先是平台的架构,2018 年 3 月之前基本都是基于 Storm 和 Spark Streaming 来做的.目前,基本已经把 Spark Streaming 和 Storm 淘汰了,主要都是 Flink SQL 来做的.起初还比较传统,一般是接需求然后开发类似于 Flink SQL 的任务,基本是手工…

进公司以来做的都是postgresql相关的东西,每次都是测试.修改边边角角的东西,这样感觉只能留在表面,不能深入了解这个开源数据库的精髓,遂想着看看postgresql的源码,以加深对数据库的理解,也算是好好提高自己. 但是目标很性感,现实很残酷,postgesql的源码都已经百万级了.单单.c文件都有1000+.怎么办,硬着头皮看吧,所幸postgrsql的源码很规范,这应该会给我省不少事.给自己顶一个小目标:每天看一点源码,每天都更新做不到,每周都更新吧,每周至少一篇.希望看到我的博客的朋…

前言 本文介绍如何在IDEA上快速开发基于Flink框架的DataStream程序.先直接上手! 环境清单 案例是在win7运行.安装VirtualBox,在VirtualBox上安装Centos操作系统.所有资源都在百度云上,有需要请直接下载.安装教程基本都是傻瓜式,文章不做讲述,有需要直接网上搜索. 资源 版本 VirtualBox 5.2.16 Centos 6.5 Maven 3.6.3 JDK 8u241 IDEA 2019.3.2 Flink 1.10.0 链接:https://pa…

SQLServer数据实时同步至PostgreSQL 前言: 为迎合工作需求有时候传送的数据保存在SQLServer中但由于工作需要需要保存到PostgreSQL中进行处理,本文主要通过在SQLServer中设置触发器和存储过程的方式完成数据的同步 系统环境说明 软件 版本 说明 SQLServer 2008R2_X64 X64位 PostgreSQL 9.5_X64 odbc 9.5_X64 postgre_odbc下载安装 odbc主要是让PostgreSQL与SQLServer之间建立桥梁…

1.数据定义语句的执行 数据定义语句(也就是之前我提到的非可优化语句)是一类用于定义数据模式.函数等的功能性语句.不同于元组增删査改的操作,其处理方式是为每一种类型的描述语句调用相应的处理函数. 数据定义语句的执行流程最终会进入到ProcessUtility处理器,然后执行语句对应的不同处理过程.由于数据定义语句的种类很多,因此整个处理过程中的数据结构和方式种类繁冗.复杂,但流程相对简单.固定.这里我们以Create table为例说明数据定义语句的具体处理过程. 1.1数据定义语句执行流程 由…

从前面介绍的可优化语句处理相关的背景知识.实现思想和执行流程,不难发现可优化语句执行的核心内容是对于各种计划节点的处理,由于使用了节点表示.递归调用.统一接口等设计,计划节点的功能相对独立.代码总体流程相似,下面介绍执行器中各种计划节点的相关执行过程. 在PostgreSQL中,计划节点分为四类,分别是控制节点(Control Node).扫描节点(ScanNode),物化节点(Materialization Node).连接节点(Join Node) . 控制节点:是一类用于处理特殊情况的节点…

物化节点 顾名思义,物化节点是一类可缓存元组的节点.在执行过程中,很多扩展的物理操作符需要首先获取所有的元组后才能进行操作(例如聚集函数操作.没有索引辅助的排序等),这时要用物化节点将元组缓存起来.下面列出了PostgreSQL中提供的物化节点. T_MaterialState, T_SortState, T_GroupState, T_AggState, T_WindowAggState, T_UniqueState, T_HashState, T_SetOpState, T_LockRows…

Join节点 JOIN节点有以下三种: T_NestLoopState, T_MergeJoinState, T_HashJoinState, 连接类型节点对应于关系代数中的连接操作,PostgreSQL中定义了如下几种连接类型(以T1 JOIN T2 为例): 1)Inner Join:内连接,将T1的所有元组与T2中所有满足连接条件的元组进行连接操作. 2)Left Outer Join:左连接,在内连接的基础上,对于那些找不到可连接T2元组的T1元组,用一个空值元组与之连接. 3)Righ…

3.HashJoin 节点 postgres=# explain select a.*,b.* from test_dm a join test_dm2 b on a.xxx = b.xxx; QUERY PLAN -------------------------------------------------------------------------------- Hash Join (cost=34846.00..305803.23 rows=1000000 width=137) H…

控制节点 控制节点用于完成一些特殊的流程执行方式.由于PostgreSQL为査询语句生成二叉树状的査询计划,其中大部分节点的执行过程需要两个以内的输入和一个输出.但有一些特殊的功能为了优化的需要,会含有特殊的执行方式和输人需求(例如对于update.INSERT和DELETE,在普通的SELECT基础上有一个ModifyTable节点,UNION操作在一个计划节点就执行多个表(大于2)的合并,Append节点并未把UNION涉及的多个表放在孩子节点中,而是将这些表组成一个链表放在Append节点…

上一篇我们介绍了查询规划模块的总体流程和预处理部分的源码.查询规划模块再执行完预处理之后,可以进入正式的查询规划处理流程了. 查询规划的主要工作由grouping_planner函数完成.在具体实现的时候,针对postgresql中独有的继承表,程序使用inheritance_planner函数来解决,该函数主要是先将继承表的继承关系变换为非继承表来处理,然后仍然调用的是grouping_planner函数来完成查询规划的工作. 因此,我们说查询规划的主要工作在于grouping_planner…

上一篇博文我们阅读了postgresql中查询分析模块的源码.查询分析模块对前台送来的命令进行词法分析.语法分析和语义分析后获得对应的查询树(Query).在获得查询树之后,程序开始对查询树进行查询重写处理. 这一篇文章我们进入查询重写模块源码的阅读.还记得上一篇文章的那张函数调用关系图么?不记得没关系,我再放一遍. 上次的查询分析模块走了1~7这些步骤.而查询重写模块即如上图的标记所示,函数pg_rewrite_query是进行查询重写处理的入口函数.该函数定义在src/backend/tco…

需求: 1. 要试试从串口读取数据 2. 将读到的数据从网口发送出去 3.开机启动 4. 没有界面 第一部分 配置Qt Pro文件  需要Qt += serialport network 第二部分 -串口初始化 void Serial_To_Internet::initialize_SerialPort() { foreach (const QSerialPortInfo &infor, QSerialPortInfo::availablePorts()) { QSerialPort seria…

时光荏苒,岁月如梭.楼主已经很久没有更新了.之前说好的一周一更的没有做到.实在是事出有因,没能静下心来好好看代码.当然这不能作为我不更新的理由,时间挤挤还是有的,拖了这么久,该再写点东西了,不然人就怠懒了.不过这回,我准备写的精简些,一方面我想偷点懒省点时间,二来毕竟写太长大家也不一定爱看. 之前我说过的查询分析,查询重写和查询规划都是相当于是对查询的"编译".那么编译完了就应该按照既定的策略去执行它.本篇就来介绍查询执行模块的代码(Executor),欢迎拍砖. 这部分我主要从以下五…

接前文,我们继续说剩下的4个Materialization节点. 7.SetOp节点 SetOp节点用于处理集合操作,对应于SQL语句中的EXCEPT.INTERSECT两种集合操作,至于另一种集合操作UNION,可直接由Append节点来实现. 一个SetOp节点只能处理一个集合操作(由两个集合参与),如果有多个集合操作则需要组合多个SetOp节点来实现.SetOp节点仅有一个左子节点作为输人,其左子节点是一个Append节点或者是一个Sort节点(Sort节点的子节点是一个Append节点)…

5.ModifyTable节点 先看一个ModifyTable节点的例子: postgres=# explain update test_01 set id = 5 where name = 'xxx'; QUERY PLAN --------------------------------------------------------------- Update on test_01 (cost=0.00..23.75 rows=6 width=48) -> Seq Scan on test…

时间一晃周末就过完了,时间过得太快,不由得让人倍加珍惜.时间真是不够用哈~ 好的不废话,这次我们开始看查询规划模块的源码吧. 查询规划部分的在整个查询处理模块应该是在一个非常重要的地位上,这一步直接决定了查询的方式与路径,很大程度上影响了数据库查询的查询性能.因此这一块代码量也很大,我也会花较多的笔墨来分析这个模块的代码.在篇幅上,可能查询规划这一模块我会用2到3篇文章来细细的说明下.今天这一篇先总体概述下查询规划模块的全貌,在介绍该模块的一个重要的子模块(总共三个主要模块)就结束吧,剩下的交给…

https://mp.weixin.qq.com/s/MGnG_Mpf6CUQWLJHvmWqLA…

  摘要:想实现 Oracle 的 CDC,排除掉一些通用的比如全量比对, 标记字段获取之外, 真正的增量形式获取变更, 有三种办法: Logminer .XStream .裸日志解析,但不管哪种方法都会导致 Oracle 的同步变得工程量巨大, 而使用 Oracle 的客户, 又大多对数据的准确性要求非常严格的, 这里形成了一个非常庞大而传统的市场.   前言 在之前的文章里(实时数据引擎系列文章一 . 实时数据引擎系列文章二 . 实时数据引擎系列文章三), 我们在宏观层面讲了很多 CDC(实…

场景 k12在线教育公司的业务场景中,有一些业务场景需要实时统计和分析,如分析在线上课老师数量.学生数量,实时销售额,课堂崩溃率等,需要实时反应上课的质量问题,以便于对整个公司的业务情况有大致的了解. 方案对比 对比了很多解决方案,如下几种,列出来供参考. 方案 实时入库 SQL支持度 Spark+CarbonData 支持 Spark SQL语法丰富 Kylin 不支持 支持join Flink+Druid 支持 0.15以前不支持SQL,不支持join 上一篇文章所示,使用Spark+Car…