Debezium是一个分布式平台，它将您现有的数据库转换为事件流，因此应用程序可以看到数据库中的每一个行级更改并立即做出响应。Debezium构建在Apache Kafka之上，并提供Kafka连接兼容的连接器来监视特定的数据库管理系统。Debezium在Kafka日志中记录数据更改的历史，您的应用程序将从这里使用它们。这使您的应用程序能够轻松、正确、完整地使用所有事件。即使您的应用程序停止(或崩溃)，在重新启动时，它将开始消耗它停止的事件，因此它不会错过任何东西。
当想要对来自事务数据库（如 Postgres 或 MySQL）的数据执行分析时，通常需要通过称为更改数据捕获[4] CDC的过程将此数据引入数据仓库或数据湖等 OLAP 系统。Debezium 是一种流行的工具，它使 CDC 变得简单，其提供了一种通过读取更改日志[5]来捕获数据库中行级更改的方法，通过这种方式 Debezium 可以避免增加数据库上的 CPU 负载，并确保捕获包括删除在内的所有变更。现在 Apache Hudi[6] 提供了 Debezium 源连接器，CDC 引入数据湖比以往任何时候都更容易，因为它具有一些独特的差异化功能[7]。Hudi 可在数据湖上实现高效的更新、合并和删除事务。Hudi 独特地提供了 Merge-On-Read[8] 写入器，与使用 Spark 或 Flink 的典型数据湖写入器相比，该写入器可以显着降低摄取延迟[9]。最后，Apache Hudi 提供增量查询[10]，因此在从数据库中捕获更改后可以在所有后续 ETL 管道中以增量方式处理这些更改下游。
关于mongodb数据实时同步，如果只是做数据备份的话，直接搭建一个replica set集群或者shard集群就可以实现目的了。但这样的话作为备份库的节点都是secondery，你没法往备份库上写数据上去。
Flink实时消费业务数据Demo Debezium监控MySQL用FlinkSQL实时消费 1、环境准备 ## 各组件版本 MySQL：5.7.21-log ## 开启binlog kafka_2.11-2.4.1 ## Kafka Flink:1.12.0 ## Flink_1.12.0官方推荐使用Kafka_2.4.1 Zookeeper:3.4.6 ## 所需组件下载地址 ## kafka_2.11-2.4.1.tgz 链接：https://pan.baidu.com/s/1-YUvHj8B10VG
在本次实验中，您将使用 Cloudera SQL Stream Builder来捕获和处理来自外部数据库中活动的更改。
在Koverhoop，我们正在保险，医疗保健，房地产和离线分析领域建立一系列大型项目。对于我们的多租户团体保险经纪平台klient.ca，我们将建立强大的搜索功能。我们希望我们的搜索结果在键入时出现。以下是我们能够实现的目标，在本文中，我将讨论核心基础架构，我们如何完全自动化其部署以及如何也可以非常快速地对其进行设置。
Robinhood 的使命是使所有人的金融民主化。Robinhood 内部不同级别的持续数据分析和数据驱动决策是实现这一使命的基础。我们有各种数据源——OLTP 数据库、事件流和各种第 3 方数据源。需要快速、可靠、安全和以隐私为中心的数据湖摄取服务来支持各种报告、关键业务管道和仪表板。不仅在数据存储规模和查询方面，也在我们在数据湖支持的用例方面，我们从最初的数据湖版本[1]都取得了很大的进展。在这篇博客中，我们将描述如何使用各种开源工具构建基于变更数据捕获的增量摄取，以将我们核心数据集的数据新鲜延迟从 1 天减少到 15 分钟以下。我们还将描述大批量摄取模型中的局限性，以及在大规模操作增量摄取管道时学到的经验教训。
CDC,Change Data Capture,变更数据获取的简称，使用CDC我们可以从数据库中获取已提交的更改并将这些更改发送到下游，供下游使用。这些变更可以包括INSERT,DELETE,UPDATE等.
Mysql 作为传统的关系型数据库，主要面向 OLTP，性能优异，支持事务，但是在一些全文检索，复杂查询上面并不快。Elasticsearch 底层基于 Lucense 实现，天然分布式，采用倒排索引存储数据，全文检索效率很高，使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。
CDC 变更数据捕获技术可以将源数据库的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的。本文基于腾讯云 Oceanus 提供的 Flink CDC 引擎，着重介绍 Flink 在变更数据捕获技术中的应用。 一、CDC 是什么？ CDC 是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库（Source）的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的（Sink）。在同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUP BY）、多表的关联（JOIN）等。 例如对于电商平台，用户的订单
CDC 是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库（Source）的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的（Sink）。在同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUP BY）、多表的关联（JOIN）等。
本文将会实现一套完整的Debezium结合Kafka Connect实时捕获MySQL变更事件写入Elasticsearch并实现查询的流程.
Debezium 是一个分布式平台，它将现有的数据库转换为事件流，应用程序消费事件流，就可以知道数据库中的每一个行级更改，并立即做出响应。
在研究 Flink CDC 时，其中涉及了 Debezium，便决定研究一下 Debezium。这篇文章简单介绍了 Debezium 是什么，以及它的架构和特性。后续文章中会后续介绍其功能特性以及如何使用。
如果你的后端应用数据存储使用的MySQL，项目中如果有这样的业务场景你会怎么做呢？
产生该问题的原因主要是zookeeper中存在旧版本的kafka-connect topic信息，导致新版本的kafka-connect启动异常：
MySQL Binary Log包含了针对数据库执行DDL(Data Definition Language)和DML(Data Manipulation Language)操作的完整事件，其被广泛应用于数据复制和数据恢复场景。本文所分享的就是一种基于MySQL Binary Log特性实现增量数据近实时同步到Elasticsearch的一种技术。要想实现增量数据的同步，仅仅有binary log是不够的，我们还需要一款变更数据捕获(CDC，Change Data Capture)工具，可能大家很快就会想到阿里巴巴开源的Canal。没错，但本文今天给大家分享一款新的开源工具：Debezium。Debezium构建于Kafka之上，它为MySQL、MongoDB、PostgreSQL、Orcale和Cassandra等一众数据库量身打造了一套完全适配于Kafka Connect的source connector。首先，source connector会实时获取由INSERT、UPDATE和DELETE操作所触发的数据变更事件；然后，将其发送到Kafka topic中；最后，我们使用sink connector将topic中的数据变更事件同步到Elasticsearch中去，从而最终实现数据的近实时流转，如下图所示。
kafka-connect-hive是基于kafka-connect平台实现的hive数据读取和写入插件，主要由source、sink两部分组成，source部分完成hive表数据的读取任务，kafka-connect将这些数据写入到其他数据存储层中，比如hive到ES数据的流入。sink部分完成向hive表写数据的任务，kafka-connect将第三方数据源（如MySQL）里的数据读取并写入到hive表中。
数据准实时复制（CDC）是目前行内实时数据需求大量使用的技术，随着国产化的需求，我们也逐步考虑基于开源产品进行准实时数据同步工具的相关开发，逐步实现对商业产品的替代。本文把市面上常见的几种开源产品，Canal、Debezium、Flink CDC 从原理和适用做了对比，供大家参考。
目前公司离线数仓现状，数仓部门每日凌晨后处理昨天的线上业务数据，因此第二天业务人员才看到的报表，数据是T-1的，因此数据是具有滞后性，尤其在互联网金融公司，有业务人员需要做信贷的风险管控，及时的调整一些风控规则和策略，但是不能立刻看到效果，而是需要等到第二天才可以看到调整的效果，因此才有了实时数仓的需求。线上业务数据基本存储在Mysql和MongoDB数据库中，因此实时数仓会基于这两个工作流实现，本文重点讲述基于MongoDB实现实时数仓的架构。
一、场景还原 基于 Flink CDC 的 SQL Api 实现实时监听 MySQL 的 binlog 数据发送到 Kafka 二、框架版本 框架 版本 Flink 1.13.2 MySQL 5.7.25 connector-mysql-cdc 2.0.0 三、测试代码 public class CDCWithSqlTest { public static void main(String[] args) { StreamExecutionEnvironment env
简介： 1、kafka同步到Elasticsearch方式？ 目前已知常用的方式有四种： 1）logstash_input_kafka插件； 缺点：不稳定（ES中文社区讨论） 2）spark stream同步； 缺点：太庞大 3）kafka connector同步； 4）自写程序读取、解析、写入
作者 | Gunnar Morling 译者 | 张卫滨 核心要点 Saga 能够实现长时间运行的、分布式的业务事务，这样的事务会跨多个微服务执行一组操作，实现一致的全有或全无的语义。 为了实现解耦，微服务之间的通信最好按照异步的方式来进行，比如借助 Apache Kafka 使用分布式的提交日志。 发件箱模式为服务作者提供了一种解决方案，能够让他们在本地数据库执行写入，同时通过 Apache Kafka 发送消息，避免依赖不安全的“双重写入（dual writes）”。 Debezium 是一个分布式
自从计算机出现以来，我们一直在尝试寻找计算机存储一些信息的方法，存储在计算机上的信息（也称为数据）有多种形式，数据变得如此重要，以至于信息现在已成为触手可及的商品。多年来数据以多种方式存储在计算机中，包括数据库、blob存储和其他方法，为了进行有效的业务分析，必须对现代应用程序创建的数据进行处理和分析，并且产生的数据量非常巨大！有效地存储数PB数据并拥有必要的工具来查询它以便使用它至关重要，只有这样对该数据的分析才能产生有意义的结果。
摘要：本文介绍了 Flink CDC 利用 Kafka 进行 CDC 多源合并和下游同步更新的实践分享。内容包括：
Debezium 是一个开源的分布式平台，用于捕获数据库的变更数据（Change Data Capture，CDC）。它支持多种数据库，包括 MySQL。下面我们详细说一下如何进行配置。
在这篇文章中，将演示如何将 Kafka Connect 集成到 Cloudera 数据平台 (CDP) 中，从而允许用户在 Streams Messaging Manager 中管理和监控他们的连接器，同时还涉及安全功能，例如基于角色的访问控制和敏感信息处理。如果您是将数据移入或移出 Kafka 的开发人员、管理员或安全专家，那么这篇文章适合您。但在我介绍细节之前，让我们先从基础开始。
平台运营到一定阶段，一定会累积大批量的用户数据，这些用户数据是运营人员的黄金财产。而如何利用用户的数据来做运营（消息推送、触达消息、优惠券发送、广告位等），正是精准运营系统需要解决的问题。本文是基于信贷业务实践后写出来的，其它行业如保险、电商、航旅、游戏等也可以参考。
本文最初发表于 RedHat 的开发者站点，经原作者 Bilgin Ibryam 许可，由 InfoQ 中文站翻译分享。
主要讲解了技术原理，入门与生产实践，主要功能：全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件，主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中，Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎，其SQL API又提供了强大的流式计算能力，因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如，Flink CDC可以代替传统的Data X和Canal工具作为实时数据同步，将数据库的全量和增量数据同步到消息队列和数据仓库中。也可以做实时数据集成，将数据库数据实时入湖入仓。还可以做实时物化视图，通过SQL对数据做实时的关联、打宽、聚合，并将物化结果写入到数据湖仓中。
在“当Elasticsearch遇见Kafka--Logstash kafka input插件”一文中，我对Logstash的Kafka input插件进行了简单的介绍，并通过实际操作的方式，为大家呈现了使用该方式实现Kafka与Elastisearch整合的基本过程。可以看出使用Logstash input插件的方式，具有配置简单，数据处理方便等优点。然而使用Logstash Kafka插件并不是Kafka与Elsticsearch整合的唯一方案，另一种比较常见的方案是使用Kafka的开源组件Kafka Connect。
客路旅行（KLOOK）是一家专注于境外目的地旅游资源整合的在线旅行平台，提供景点门票、一日游、特色体验、当地交通与美食预订服务。覆盖全球100个国家及地区，支持12种语言和41种货币的支付系统,与超过10000家商户合作伙伴紧密合作，为全球旅行者提供10万多种旅行体验预订服务。KLOOK数仓RDS数据同步是一个很典型的互联网电商公司数仓接入层的需求。对于公司数仓，约60%以上的数据直接来源与业务数据库，数据库有很大一部分为托管的AWS RDS-MYSQL 数据库，有超100+数据库/实例。RDS直接通过来的数据通过标准化清洗即作为数仓的ODS层，公司之前使用第三方商业工具进行同步，限制为每隔8小时的数据同步，无法满足公司业务对数据时效性的要求，数据团队在进行调研及一系列poc验证后，最后我们选择Debezium+Kafka+Flink+Hudi的ods层pipeline方案，数据秒级入湖，后续数仓可基于近实时的ODS层做更多的业务场景需求。
Flink 1.11 引入了 Flink SQL CDC，CDC 能给我们数据和业务间能带来什么变化？本文由 Apache Flink PMC，阿里巴巴技术专家伍翀 (云邪）分享，内容将从传统的数据同步方案，基于 Flink CDC 同步的解决方案以及更多的应用场景和 CDC 未来开发规划等方面进行介绍和演示。
在进行架构转型与分库分表之前，我们一直采用非常典型的单体应用架构：主服务是一个 Java WebApp，使用 Nginx 并选择 Session Sticky 分发策略做负载均衡和会话保持；背后是一个 MySQL 主实例，接了若干 Slave 做读写分离。在整个转型开始之前，我们就知道这会是一块难啃的硬骨头：我们要在全线业务飞速地扩张迭代的同时完成架构转型，因为这是实实在在的”给高速行驶的汽车换轮胎”。
Debezium是一组分布式服务，用于捕获数据库中的更改，以便应用程序看到这些更改并作出响应。Debezium在一个变更事件流中记录每个数据库表中所有行级别的变更，应用程序只需读取这些流，以查看变更事件的发生，并且和他们发生时的顺序一致。
实时数仓的第一步便是变更数据捕获（CDC）,Debezium就是一款功能非常强大的CDC工具。Debezium是构建于Kafka之上的，将捕获的数据实时的采集到Kafka上
我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
在发布的Apache Hudi 0.10.0版本中共解决了388个issue，包括众多重磅特性支持以及Bug修复。
我们数据库中的数据一直在变化，有时候我们希望能监听数据库数据的变化并根据变化做出一些反应，比如更新对应变化数据的缓存、增量同步到其它数据源、对数据进行检测和审计等等。而这种技术就叫变更数据捕获（Change Data Capture）。对于这种技术我们可能知道一个国内比较知名的框架Canal，非常好用！但是Canal有一个局限性就是只能用于Mysql的变更数据捕获。今天来介绍另一种更加强大的分布式CDC框架Debezium。
使用 Kafka，如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录？我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
审计日志系统有很多应用场景，而不仅仅是存储用于审计目的的数据。除了合规性和安全性的目的之外，它还能够被市场营销团队使用，以便于锁定目标用户，也可以用来生成重要的告警。
分布式HTAP数据库 TBase（TencentDB for TBase，TBase）是基于postgresql-xc的BSD开源协议 ，进行自主研发的分布式数据库系统。TBase 集高扩展性、SQL 高兼容度、完整的分布式事务支持、多级容灾及多维度资源隔离等功能于一身,目TBaseV2.15完全兼容pgV10。采用无共享的集群架构，提供容灾、备份、恢复、监控、安全、审计等全套解决方案，适用于TB- PB级的数据应用场景。
为了实现分库分表前期的安全操作, 希望分表的数据还是能够暂时合并到原表中, 使用基于kafka connect实现, debezium做connect source, kafka-jdbc-connector-sink做sink.
以docker的方式启动debezium。 Start Zookeeper 1 docker run -it --rm --name zookeeper -p 2181:2181 -p 2888:2888 -p 3888:3888 debezium/zookeeper:0.8 Start Kafka 1 docker run -it --rm --name kafka -p 9092:9092 --link zookeeper:zookeeper debezium/kafka:0
kafka简介：Kafka是一个开源流处理平台，Kafka是通过解析数据库端日志来进行发布订阅消息的系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。
Datax 一般比较适合于全量数据同步，对全量数据同步效率很高（任务可以拆分，并发同步，所以效率高），对于增量数据同步支持的不太好（可以依靠时间戳+定时调度来实现，但是不能做到实时，延迟较大）。
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。
在我们经历的各种遗留系统改造之旅中，使用绞杀者模式来改造一个巨大的单体服务，是一种被广泛采用且验证行之有效的手段，在应用传统的绞杀者模式时，通常采用逐步替换的方式，将遗留系统中某一独立的部分抽取出来进行改造，最后通过反向代理等方式，将流量倒入到新的服务中。
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