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用 flink 插件chunjun实现全量+增量同步-达梦数据库到postgresql_flink插件

flink插件

用 flink 插件chunjun实现全量+增量同步,这里以达梦数据库同步到postgresql数据库为例。

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纯钧是一款稳定、易用、高效、批流一体的数据集成框架,目前基于实时计算引擎Flink实现多种异构数据源之间的数据同步与计算,已在上千家公司部署且稳定运行。

达梦表ddl:

  1. CREATE TABLE SYSDBA.SOURCE_TABLE (
  2. ID INT NOT NULL,
  3. NAME VARCHAR(100),
  4. CREATE_TIME INT,
  5. CONSTRAINT PK_SOURCE_TABLE_ID PRIMARY KEY (ID)
  6. );
  7. CREATE UNIQUE INDEX INDEX33555468 ON SYSDBA.SOURCE_TABLE (ID);

postgresql ddl:

  1. CREATE TABLE public.SINK_TABLE (
  2. id int4 NOT NULL,
  3. "name" varchar(100) NULL,
  4. create_time int4 NULL,
  5. CONSTRAINT pk_SINK_TABLE_id2 PRIMARY KEY (id)
  6. );

纯钧的sql:

  1. create table SOURCE_TABLE(
  2. ID INT,
  3. NAME varchar(200),
  4. CREATE_TIME INT
  5. )
  6. with (
  7. 'connector' = 'dm-x',
  8. 'url' = 'jdbc:dm://11.0.24.107:5236',
  9. 'schema' = 'SYSDBA',
  10. 'table-name' = 'SOURCE_TABLE',
  11. 'username' = 'SYSDBA',
  12. 'password' = 'SYSDBA001',
  13. 'scan.increment.column' = 'CREATE_TIME',
  14. 'scan.increment.column-type' = 'int',
  15. 'scan.polling-interval' = '3000',
  16. 'scan.fetch-size' = '200',
  17. 'scan.query-timeout' = '10'
  18. );
  19. CREATE TABLE SINK_TABLE (
  20. id INT,
  21. name varchar(200),
  22. create_time INT,
  23. PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED)
  24. with (
  25. 'password'='sys',
  26. 'connector'='postgresql-x',
  27. 'sink.buffer-flush.interval'='1000',
  28. 'sink.all-replace'='true',
  29. 'sink.buffer-flush.max-rows'='100',
  30. 'table-name'='SINK_TABLE',
  31. 'sink.parallelism'='1',
  32. 'url'='jdbc:postgresql://11.0.101.10:39001/sys',
  33. 'username'='sys'
  34. );
  35. insert into SINK_TABLE select ID,NAME,CREATE_TIME from SOURCE_TABLE;

原理就是根据create_time这个字段的更新而增量更新修改、添加操作。

参数解释:

,'scan.increment.column' = 'create_time' -- 增量字段,根据这个字段判断是否更新

,'scan.increment.column-type' = 'int'  -- 增量字段类型

,'scan.polling-interval' = '3000' --间隔轮训时间。非必填(不填为离线任务,执行一次就技术),无默认

      'sink.all-replace' = 'true', -- 解释如下(其他rdb数据库类似):默认:false。定义了PRIMARY KEY才有效,否则是追加语句

                                  -- sink.all-replace = 'true' 生成如:INSERT INTO `result3`(`mid`, `mbb`, `sid`, `sbb`) VALUES (?, ?, ?, ?) ON DUPLICATE KEY UPDATE `mid`=VALUES(`mid`), `mbb`=VALUES(`mbb`), `sid`=VALUES(`sid`), `sbb`=VALUES(`sbb`) 。会将所有的数据都替换。

                                  -- sink.all-replace = 'false' 生成如:INSERT INTO `result3`(`mid`, `mbb`, `sid`, `sbb`) VALUES (?, ?, ?, ?) ON DUPLICATE KEY UPDATE `mid`=IFNULL(VALUES(`mid`),`mid`), `mbb`=IFNULL(VALUES(`mbb`),`mbb`), `sid`=IFNULL(VALUES(`sid`),`sid`), `sbb`=IFNULL(VALUES(`sbb`),`sbb`) 。如果新值为null,数据库中的旧值不为null,则不会覆盖。

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