如果选择选项2，我们可以预见用例的一些问题；如果Elasticsearch确认更新较慢，可能会减慢我们的应用程序的速度，或者在出现不一致的情况下，我们如何重试插入一个事件或一组事件？...Apache Kafka：Kafka是Confluent平台的核心。它是一个基于开源的分布式事件流平台。这将是我们数据库事件（插入，更新和删除）的主要存储区域。...Kafka Connect：我们使用Kafka-connect从Debezium的Postgres连接器将数据提取到Kafka中，该连接器从Postgres WAL文件中获取事件。...有计划在没有ZooKeeper的情况下运行Kafka，但是目前，这是管理集群的必要条件。...；→即使有任何架构更新，我们的流也应该可以正常工作；→再次进行连接，以说明基础数据源或接收器的密码或版本更改。
Debezium 为变更日志提供统一格式的Schema，并支持使用 JSON 和 Apache Avro来序列化消息。...Flink 支持将 Debezium JSON 和 Avro 消息解释为 INSERT/UPDATE/DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。...默认情况下，当您在 SSB 中运行查询时，UI 中只会显示一小部分选定的消息（每秒一条消息）。这可以避免减慢 UI 并导致作业出现性能问题。...在这里，由于数据量很小，并且我们要验证是否已捕获所有更改日志消息，因此您正在设置 SSB 以在 UI 中显示所有消息。...但是，该CREATE TABLE模板没有指定主键，这是允许更新和删除所必需的。 将PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED子句添加到语句中，如下所示。
总体设计 上面显示了使用 Apache Hudi 的端到端 CDC 摄取流的架构，第一个组件是 Debezium 部署，它由 Kafka 集群、schema registry（Confluent 或...Apicurio）和 Debezium 连接器组成，Debezium 连接器不断轮询数据库中的更改日志，并将每个数据库行的更改写入 AVRO 消息到每个表的专用 Kafka 主题。...第二个组件是 Hudi Deltastreamer[11]，它为每个表从 Kafka 读取和处理传入的 Debezium 记录，并在云存储上的 Hudi 表中写入（更新）相应的行。...•记录键 - 表的 Hudi 记录键[15]应设置为上游数据库中表的主键。这可确保正确应用更新，因为记录键唯一地标识 Hudi 表中的一行。...下面显示了一个这样的命令实例，它适用于 Postgres 数据库。几个关键配置如下： •将源类设置为 PostgresDebeziumSource。
即使对于一个有数十亿行的表来说，一天只有几十万行的变化，摄取该表的完整快照也会导致读取和写入整个表。...Debezium 是一个构建在 Kafka Connect 之上的开源分布式变更数据捕获平台，Debezium 带有一个经过充分证明的一流 Postgres CDC 连接器。...Kafka 集成和一次性写入功能，与不可变数据不同，我们的 CDC 数据有相当大比例的更新和删除，Hudi Deltastreamer 利用其可插入的记录级索引在 Data Lake 表上执行快速高效的...如果 Debezium 卡住或无法跟上消耗 WAL 日志的速度，这可能会导致 WAL 日志文件累积并耗尽可用磁盘空间，Debezium 社区建议密切监视滞后消息，我们的 Debezium 负载测试也让我们对...管理 Postgres 模式更新 我们的业务是将表从在线 OLTP 世界复制到 Data Lake 世界，复制的数据不是不透明的，而是具有适当的模式，并且复制管道保证了将在线表模式转换为数据湖的模式的明确定义的行为
下图显示了一个基于Debezium的CDC管道的架构: ? 除了Kafka代理本身之外，Kafka Connect是作为一个单独的服务来操作的。...部署了用于MySQL和Postgres的Debezium连接器来捕获这两个数据库的更改。...与其他方法如轮询或双写不同，基于日志的CDC由Debezium实现: 确保捕获所有数据更改 以非常低的延迟(例如，MySQL或Postgres的ms范围)生成更改事件，同时避免增加频繁轮询的CPU使用量...不需要更改数据模型(如“最后更新”列) 可以捕获删除 可以捕获旧记录状态和其他元数据，如事务id和引发查询(取决于数据库的功能和配置) 要了解更多关于基于日志的CDC的优点，请参阅本文。...不同的即时消息转换:例如，用于消息路由、提取新记录状态(关系连接器、MongoDB)和从事务性发件箱表中路由事件 有关所有受支持的数据库的列表，以及关于每个连接器的功能和配置选项的详细信息，请参阅连接器文档
/{name}/config – 更新指定connector的配置信息 GET /connectors/{name}/status – 获取指定connector的状态，包括它是否在运行、停止、或者失败.../{name}/config – 更新指定connector的配置信息 GET /connectors/{name}/status – 获取指定connector的状态，包括它是否在运行、停止、或者失败...connector 具体实现类，默认值为 io.debezium.connector.mongodb.MongoDbConnector mongodb.hosts mongodb 链接信息host:...如果是shard 集群请配置config server的地址。 mongodb.name 采集好的数据会推送到kafka消息队列，topics为[db].[collection]。...如果不需要请设置为never。
的数据流）看做是同一事物的两面，因此内部提供的 Upsert 消息结构（+I 表示新增、-U 表示记录更新前的值、+U 表示记录更新后的值，-D 表示删除）可以与 Debezium 等生成的变动记录一一对应...Debezium 某条 Upsert 消息的格式 上图表示 Debezium JSON 的一条更新（Update）消息，它表示上游已将 id=123 的数据更新，且字段内包含了更新前的旧值，以及更新后的新值...(op)) { // 如果是更新 (u) 消息 before.setRowKind(RowKind.UPDATE_BEFORE); // 把更新前的数据类型设置为撤回 (-U) after.setRowKind...对于插入 +I 和删除 D，都只需要一条消息即可；而对于更新，则涉及删除旧数据和写入新数据，因此需要 -U 和 +U 两条消息来对应。...上游 Debezium 崩溃导致写入重复数据，结果不准 Debezium 服务端发生异常并恢复后，由于可能没有及时记录崩溃前的现场，可能会退化为 At least once 模式，即同样的数据可能被发送多次
flink消费cdc数据 在以前的数据同步中，比如我们想实时获取数据库的数据，一般采用的架构就是采用第三方工具，比如canal、debezium等，实时采集数据库的变更日志，然后将数据发送到kafka等消息队列...data : 代表操作的数据。如果为'INSERT'，则表示行的内容；如果为'UPDATE'，则表示行的更新后的状态；如果为'DELETE'，则表示删除前的状态。...还支持其他的数据库的同步，比如 PostgreSQL、Oracle等，目前debezium支持的序列化格式为 JSON 和 Apache Avro 。...postgres数据库，我们需要把connector替换成postgres-cdc，DDL中表的schema和数据库一一对应。...也就是说flink底层是采用了Debezium工具从mysql、postgres等数据库中获取的变更数据。
的数据流）看做是同一事物的两面，因此内部提供的 Upsert 消息结构（+I 表示新增、-U 表示记录更新前的值、+U 表示记录更新后的值，-D 表示删除）可以与 Debezium 等生成的变动记录一一对应...[image.png] 上图表示 Debezium JSON 的一条更新（Update）消息，它表示上游已将 id=123 的数据更新，且字段内包含了更新前的旧值，以及更新后的新值。...(op)) { // 如果是更新 (u) 消息 before.setRowKind(RowKind.UPDATE_BEFORE); // 把更新前的数据类型设置为撤回 (-U) after.setRowKind...对于插入 +I 和删除 D，都只需要一条消息即可；而对于更新，则涉及删除旧数据和写入新数据，因此需要 -U 和 +U 两条消息来对应。...上游 Debezium 崩溃导致写入重复数据，结果不准 Debezium 服务端发生异常并恢复后，由于可能没有及时记录崩溃前的现场，可能会退化为 At least once 模式，即同样的数据可能被发送多次
dynamic_tables.html)，因此内部提供的 Upsert 消息结构（+I 表示新增、-U 表示记录更新前的值、+U 表示记录更新后的值，-D 表示删除）可以与 Debezium 等生成的变动记录一一对应...上图表示 Debezium JSON 的一条更新（Update）消息，它表示上游已将 id=123 的数据更新，且字段内包含了更新前的旧值，以及更新后的新值。...(op)) { // 如果是更新 (u) 消息 before.setRowKind(RowKind.UPDATE_BEFORE); // 把更新前的数据类型设置为撤回 (-U)...对于插入 +I 和删除 D，都只需要一条消息即可；而对于更新，则涉及删除旧数据和写入新数据，因此需要 -U 和 +U 两条消息来对应。...上游 Debezium 崩溃导致写入重复数据，结果不准 Debezium 服务端发生异常并恢复后，由于可能没有及时记录崩溃前的现场，可能会退化为 At least once 模式，即同样的数据可能被发送多次
Blocks 面临的挑战是它们所代表的数据规模：Notion 的数据倍增率为六个月到一年。这是令人震惊的，特别是考虑到 200 亿区块的起点。表 1 显示了增长率。...当团队努力寻找解决这些扩展难题的方法时，他们发现了一种可能提供线索的模式。他们注意到只有大约 1% 的块被更新插入（更新记录的操作，或者如果记录尚不存在则插入它）。...因此，与通常的情况一样，与表的大小相比，总更新插入量实际上相当小，如图 4 所示。...• 开箱即用的 Postgres 集成：Debezium 变更数据捕获 (CDC) 平台与 Postgres 和 Hudi 一起开箱即用，这一点至关重要，因为这显着加快了实施速度。...新的基础设施将数据从 Postgres 摄取到 Debezium CDC，该数据通过 Kafka 传输，然后馈送到 Hudi 以针对 Hudi 数据集进行批量增量更新，最后推送到下游到 Apache Spark
社区版可能会缺失这样的插件。以 MySQL 为例，审计日志插件只有企业版中才能使用。...b.为数据添加一个版本号，然后每次更新都会插入一条已递增版本号的数据。 c.写入到两个数据库表中，其中一张表包含最新的数据，另外一张表包含审计跟踪信息。...应用程序执行数据库写入、更新或删除操作。 SQL 数据库将会以 ROW 格式为这些操作生成 bin 日志。这是 SQL 数据库相关的配置。...localhost:9092 上述的命令会给我们显示一个提示，从中可以输入消息内容，然后点击回车键，以便于发送消息到 Kafka 中。...最终测试 最后，我们的环境搭建终于完成了。登录 MySQL 数据库并运行任意的插入、删除或更新命令。如果环境搭建正确的话，将会在 mongodb auditlog 数据库中看到相应的条目。
RowKind 里面包括了插入、更新前、更新后、删除，这样和数据库里面的 binlog 概念十分类似。...通过 Debezium 采集的 JSON 格式，包含了旧数据和新数据行以及原数据信息，op 的 u表示是 update 更新操作标识符，ts_ms 表示同步的时间戳。...通过 Debezium 订阅业务库 MySQL 的 Binlog 传输至 Kafka ，Flink 通过创建 Kafka 表指定 format 格式为 debezium-json ，然后通过 Flink...包含插入/更新/删除，只有付款的订单才能计算进入 GMV ，观察 GMV 值的变化。 ?...因为 group by 的结果是一个更新的结果，目前无法写入 append only 的消息队列中里面去。更新的结果写入 Kafka 中将在 1.12 版本中原生地支持。
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INSERT、更新UPDATE、删除DELETE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。...Flink Changelog Stream(Flink与Debezium的数据转换) Debezium 为变更日志提供了统一的格式结构，并支持使用 JSON 和 Apache Avro 序列化消息。...Flink 支持将 Debezium JSON 和 Avro 消息解析为 INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。...UPDATE / DELETE 消息编码为 Debezium 格式的 JSON 或 Avro 消息，输出到 Kafka 等存储中。...即使机器或软件出现故障，既没有重复数据，也不会丢数据。
Debezium 是一个分布式的开源数据变更捕获平台，为使用发件箱模式的编排式 Saga 流提供了健壮和灵活的基础。 在转向微服务的时候，我们意识到的第一件事情就是单个服务都不是孤立存在的。...但是，好朋友是不会让自己的朋友进行双重写入的，发件箱模式提供了一个非常优雅的方式来解决这个问题： 图 2：安全地更新数据库并通过发件箱模式发送消息到 Kafka 我们不会在更新数据之后直接发送消息，而是让服务基于同一个事务执行正常的更新并将消息插入到数据库中一个特定的发件箱表中...只有在一个分区内部，才能确保消费者接收到消息的顺序与生产者发送消息的顺序完全一致。...因为代理没有接收到消息已经得到处理的确认信息，所以在一定的时间之后，它就会重复性地重发该消息，直到得到确认为止。...Debezium connector 在发送发件箱消息给 Kafka 之后就崩溃了，此时还没有在源数据库事务日志中提交偏移（offset）。
依赖表中的更新时间字段，每次执行查询去捕获表中的最新数据 无法捕获的是删除事件，从而无法保证数据一致性问题 无法保障实时性，基于离线调度存在天然的延迟 基于日志的CDC 实时消费日志，流处理。...每条RowData都有一个元数据RowKind，包括4种类型，分别是插入、更新前镜像、更新后镜像、删除，这四种类型和数据库里面的binlog概念保持一致 而Debezium的数据结构，也有一个类似的元数据字段...即使机器或软件出现故 障，既没有重复数据，也不会丢数据。 幂等就是一个相同的操作，无论重复多少次，造成的效果和只操作一次相等。...这种方案中利用Kafka消息队列做消费解耦，binlog可以提供其他业务系统的应用，消费端可采用kafka Sink Connector或者自定义消费程序，但是由于原生Debezium中的Producer...与方案一的不同就是，采用了Flink通过创建Kafka表，指定format格式为debezium-json，然后通过Flink进行计算后或者直接插入到其他外部数据存储系统。
这种方法的主要缺点是，事务日志文件没有通用的标准，我们需要专门的工具来处理它们。这就是 Debezium 的用武之地。...Debezium 可以读取日志文件，并产生一个通用的抽象事件到消息系统中，如 Apache Kafka，其中会包含数据的变化。图 5 显示了 Debezium 连接器是如何作为各种数据库的接口的。...同样，Debezium 对遗留应用是完全透明的，它不需要对遗留的数据模型做任何改变。图 6 显示了 Debezium 在一个微服务架构中的示例。...用 Debezium 迁移数据，并保持 Debezium 一直运行以同步正在进行的变化。 此时，还没有任何流量被路由到新服务上，但发布新服务的准备已经做好了。...在更新数据库时，服务不会直接向 Kafka 发送消息，而是使用一个事务来执行正常的更新，并将消息插入到其数据库中一个特定的 outbox 表中。
第二，没有MSK做CDC数据上下游的解耦和数据缓冲层，下游的多端消费和数据回溯比较困难。...使用Spark写入Hudi我们主要关注U、D信息，数据带着U信息表示该条数据是一个更新操作，对于Hudi而言只要设定源表的主键为Hudi的recordKey，同时根据需求场景设定precombineKey...所以对于CDC数据Sink Hudi而言，我们需要保证上游的消息顺序，只要我们表中有能判断哪条数据是最新的数据的字段即可，那这个字段在MySQL中往往我们设计成数据更新时间modify_time timestamp...对于I,U,D信息，Flink的debezium ,maxwell,canal format会直接将消息解析 为Flink的changelog流，换句话说就是Flink会将I,U,D操作直接解析成Flink...通过Flink CDC DataStream API先将整库数据发送到MSK，这时CDC在源端只有一个binlog dump线程，降低对源端的压力。
“ 当使用并行运行时，我们不是调用新旧实现的其中之一，而是同时调用二者，以允许我们比较其结果以确保它们是等效的。尽管调用了两种实现，但在任何给定的时间内，只有一个实现的结果是正确的。...有了例子之后， 我们可以将之前描述的问题更加具体一点：当收到一条消息表明 Photo 表中的数据发生了变化，应将其识别并转变为在 Product A 下增加 Photo或更改 Photo A 为封面图片这样的...一个是op，根据Debezium 的官方文档，这个字段表明了这次变化的变化类型，这个字段可能的值有： C: 表示创建 U: 表示更新 D: 表示删除 R: 表示读取（如果是一个 Snapshot 的话）...很遗憾还不能，因为根据 Debezium 的实现以及我们的配置，每张表的更新都会被发送到不同的 Kafka Topic 中去，当收到图片被添加的消息时，还有可能是添加了一个 Product 的同时添加了这个...服务里更多的细节，包括如何通过Transaction来聚合 Debezium 消息以及整个消息处理流程。
A行为前24小时内未发生B行为 用户在A行为后一个月内未发生B行为 业务上有两种消息类型 日常消息：由业务人员通过条件筛选锁定用户群，定时或即时给批量用户发送消息或者优惠券 触达消息：主要由用户自身的行为触发...，由于历史原因有postgres和mysql，需要实时采集表的数据变更，这里使用kafka connector读取mysql的binlog或postgres的xlog，另外还有标签系统计算出来的标签，在...kafka，这里用开源实现debezium来采集mysql的binlog和postgres的xlog。...kafka connector有以下优点： 提供大量开箱即用的插件，比如我们直接用debezium就能解决读取mysql和pg数据变更的问题 伸缩性强，对于不同的connector可以配置不同数量的task...（n天甚至n个月，比如放款一个月后如果没产生还款事件就要发消息） 动态更新规则，而且要可视化（无论用哪个规则引擎都需要包装，需要考虑二次开发成本） 除了匹配事件，还需要匹配用户状态 最终我们选择自己根据业务需要
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