Flink实现准实时同步Oracle数据(flink写oracle)
  iDU31ygkXmx7 2023年11月09日 29 0

Flink实现准实时同步Oracle数据

Apache Flink 是一种开源大数据处理框架,支持实时流处理和批处理,可以在大规模数据处理场景下提供高性能和容错性。在数据集成的领域,Flink 的流处理特性非常适合数据同步,可以实现将数据从一个数据源复制到另一个数据源,并保证数据的实时性和完整性。

Oracle 数据库是世界上最流行的关系型数据库之一,因其稳定性、高可用性、可扩展性和安全性而被广泛使用。在数据集成中,Oracle 数据库的同步是一个非常普遍的需求。本文介绍了如何使用 Flink 实现准实时同步 Oracle 数据库。

1. 准备工作

在开始之前,你需要完成以下准备工作:

– 安装 JDK 1.8 或以上版本

– 安装 Maven

– 安装 Oracle 数据库和 Oracle JDBC 驱动程序

– 安装 Flink

2. 编写代码

我们可以使用 Flink 的 JDBCConnector 和 RowtimeAttributes 提供的功能,实现准实时同步 Oracle 数据库。以下是代码示例:

“`java

public class OracleSync {

public static void mn(String[] args) throws Exception {

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

env.enableCheckpointing(5000); // 每 5000 毫秒执行一次 checkpoint

// 定义 source

JDBCInputFormat jdbcInputFormat = JDBCInputFormat.buildJDBCInputFormat()

.setDrivername(“oracle.jdbc.driver.OracleDriver”)

.setDBUrl(“jdbc:oracle:thin:@//localhost:1521/ORCL”)

.setUsername(“username”)

.setPassword(“password”)

.setQuery(“select * from table_name”)

.setRowTypeInfo(new RowTypeInfo(Types.STRING, Types.INT, Types.DOUBLE)) // 指定 schema

.finish();

DataStreamSource source = env.createInput(jdbcInputFormat);

// 定义 sink

JDBCOutputFormat jdbcOutputFormat = JDBCOutputFormat.buildJDBCOutputFormat()

.setDrivername(“oracle.jdbc.driver.OracleDriver”)

.setDBUrl(“jdbc:oracle:thin:@//localhost:1521/ORCL”)

.setUsername(“username”)

.setPassword(“password”)

.setQuery(“insert into table_name values (?, ?, ?)”)

.finish();

// 设置时间字段

RowtimeAttributes rowtimeAttributes = new RowtimeAttributes();

rowtimeAttributes.withTimestampAssigner(

(row, previousElementTimestamp) -> ((Timestamp) row.getField(0)).getTime());

// 转换并写入 sink

source.keyBy(0)

.process(new ProcessFunction() {

@Override

public void processElement(Row row, Context context, Collector collector) throws Exception {

collector.collect(row);

}

})

.assignTimestampsAndWatermarks(rowtimeAttributes)

.transform(“transform”, Types.ROW(0, 1, 2), new JdbcToJdbcMapper())

.name(“Write to Oracle”)

.setParallelism(1)

.writeUsingOutputFormat(jdbcOutputFormat);

env.execute(“Oracle Sync”);

}

}


3. 运行代码

设置环境变量,运行代码:

export FLINK_HOME=/path/to/flink

export PATH=$PATH:$FLINK_HOME/bin

mvn clean package

flink run -c mn.java.com.example.OracleSync target/OracleSync-1.0-SNAPSHOT.jar


运行代码后,Flink 将从 Oracle 数据库的表中读取记录,并将记录写回表中。同步可以使用 Flink 的 checkpoint 和 state 来保持实时性和容错性。

4. 总结

本文介绍了如何使用 Flink 实现准实时同步 Oracle 数据库。使用 Flink 可以简化数据同步流程,提高同步的效率和性能。 Flink 的流处理和批处理功能让它成为处理大规模数据和复杂数据处理任务的理想选择。
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最后一次编辑于 2023年11月09日 0

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