Autor: Zen y el arte de la programación informática
1. Introducción
Con el desarrollo de las empresas de Internet, la necesidad de recopilar, almacenar y procesar cantidades masivas de datos se vuelve cada vez más urgente. Sin embargo, depender únicamente de la tecnología de big data no puede resolver los desafíos actuales, como la presión del desarrollo comercial provocada por el rápido crecimiento de los datos, el impacto de la mejora continua en la calidad de los datos en el negocio y la participación de múltiples partes en el análisis de datos. para generar valor.Todos estos requieren una iteración rápida en este momento.Al mismo tiempo, ajustar la estrategia de gestión de datos en línea con los cambios en la industria. La tecnología de actualización incremental de datos se está convirtiendo en una de las formas efectivas de resolver los desafíos anteriores. La actualización incremental de datos se refiere a la actualización de datos históricos para obtener la información más reciente y completa y mejorar el efecto del análisis y la extracción de datos. Aunque se han hecho grandes avances en el análisis de datos, la minería y otros campos en los últimos años, debido a la gran cantidad de datos, la complejidad del procesamiento y la limitación de la escala informática distribuida, el método tradicional de actualización incremental de datos es ineficiente. Por lo tanto, la industria propone un marco de procesamiento de datos distribuido basado en la plataforma en la nube Al integrar datos de diferentes períodos de tiempo, el método de actualización incremental de datos es ampliamente adoptado. Sin embargo, todavía existen muchos desafíos en el marco de procesamiento de datos de la plataforma en la nube, como la alta latencia, la capacidad de recuperación ante desastres deficiente y la falta de capacitación del modelo. Para resolver los desafíos en escenarios reales, este artículo presentará cómo usar Kubernetes plataforma para implementar un marco de procesamiento de datos distribuidos de alto rendimiento Flink CDC (Change Data Capture). Flink CDC es un marco distribuido desarrollado sobre la base del motor de flujo de datos distribuido Apache Flink. Puede leer e integrar datos incrementales en tiempo real al monitorear los registros de cambio de datos de la base de datos MySQL y admite la salida de datos incrementales en varias formas, incluido Kafka. , HBase, Click House, etc. Este artículo profundizará en los conceptos, principios y aplicaciones de la tecnología de actualización incremental de datos, Flink CDC y Kubernetes desde los siguientes aspectos.
2. Explicación de conceptos y términos básicos
2.1 Actualización incremental de datos
La actualización incremental de datos se refiere a la actualización de datos históricos para obtener la información más reciente y completa y mejorar el efecto del análisis y la extracción de datos. es