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。
自2019年12月发布1.0版本以来，社区一直在积极构建一个全面的开源低延迟变更数据捕获(CDC)平台。在过去的三年里，我们扩展了Debezium的产品组合，包括用于Oracle的稳定连接器、社区主导的Vitess连接器、增量快照的引入、多分区支持等等。在社区活跃贡献者和提交者的帮助下，Debezium成为CDC领域事实上的领导者，部署在多个行业的许多组织的生产环境中，使用数百个连接器将数据更改从数千个数据库平台输出到实时流。
Flink CDC [1] 是基于数据库的日志 CDC 技术，实现了全增量一体化读取的数据集成框架。配合 Flink 优秀的管道能力和丰富的上下游生态，Flink CDC 可以高效实现海量数据的实时集成。
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。
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。
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。
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。
数仓的基础是数据，没有数据，那么数仓就是一个空壳，数据的来源有很多，我们需要按照一个规则和流程来制定采集方案，还要根据数据的特性和用途选取合适的采集程序，数据的采集我们一般分为全量和增量，对于一些业务场景，也需要二者配合使用。
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将向您详细介绍如何获取 PostgreSQL 表数据，并使用字符串函数进行转换，最后将数据输出到 ClickHouse 中。 前置准备 创建流计算 Oc
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。
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
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。
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
Snow Flake 是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法，结果是一个 long 型的 ID。其核心思想是：
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。
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）。
Confluent提供了业界唯一的企业级事件流平台，Confluent Platform通过将来自多个源和位置的数据集成到公司的单个中央事件流平台中，可以轻松构建实时数据管道和流应用程序。Confluent平台使您可以专注于如何从数据中获取业务价值，而不必担心诸如在各种系统之间传输或处理数据的基本机制。具体来说，Confluent平台简化了将数据源连接到Kafka，使用Kafka构建应用程序以及保护，监视和管理Kafka基础架构的过程。
前端监控包括性能、错误、轨迹、热点等，之前用过的也就百度统计hmjs，其它知道的也就badjs、fundebugjs、frontjs等。估计很多大公司都有自己编写的库。
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。
Performance 接口可以获取到当前页面中与性能相关的信息。它是 High Resolution Time API 的一部分，同时也融合了 Performance Timeline API、Navigation Timing API、 User Timing API 和 Resource Timing API
最近，需要对业务上的一些性能做一些优化，比如降低首屏时间、减少核心按钮可操作时间等的一些操作；在这之前，需要建立的就是数据监控的准线，也就是说一开始的页面首屏数据是怎样的，优化之后的数据是怎样，需要有一个对比效果。此时，performance 这个API就非常合适了。
最近有接手一个新项目需要获取一系列的性能指标：建连时间 ssl握手时长 首包时间 首屏时间 下载时长 下载总时间 下载速率 ，需要模拟一系列的测试场景：需要对比1k,10k,100k,1m,10m,100m需要对比视频流播放，需要对比文件下载，需要对比多路重传
Apache Kafka 是一个分布式开源流平台，被广泛应用于各大互联网公司。Kafka 设计之初被用于消息队列，自 2011 年由 LinkedIn 开源以来，Kafka 迅速从消息队列演变为成熟的事件流处理平台。
Kafka 设计之初被用于消息队列，自 2011 年由 LinkedIn 开源以来，Kafka 迅速从消息队列演变为成熟的事件流处理平台。
Kafka 具有四个核心 API，借助这些 API，Kafka 可以用于以下两大类应用：
本文介绍了如何使用Performance API获取网页性能数据，包括网络延迟、页面渲染时间、CPU使用情况等。同时，还介绍了如何通过Performance API提供的指标，计算出网页的加载速度和性能数据。通过使用Performance API，开发者可以更方便地监控网页性能，优化网页，提高用户体验。
作为前端工程师，无论是业务需要还是我们对于自己开发的Web站点的要求，往往都有性能监测以及数据上报的需求。而Performance API除了简单易用对前端工程师极其友好的特点之外，还有能提供高精确度的时间测量（千分之一毫秒）这个特点。
由于项目需要, 需要对网页的一些性能进行监控, 接触到了performance, window.performance 提供了一组精确的数据，经过简单的计算就能得出一些网页性能数据, 将这些数据存储为
在控制台中输入window.performance.timing(html5的属性);
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51804557
MySQL CDC连接器允许从MySQL数据库读取快照数据和增量数据。本文档根据官网翻译了如何设置MySQL CDC连接器以对MySQL数据库运行SQL查询。
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。
网页是通过 HTTPS 加密协议加载的，但是尝试连接到不安全的 WebSocket 地址 'ws://'，而不是安全的 WebSocket 地址 'wss:///r'。
Kafka Connect 是一个工具，它可以帮助我们将数据从一个地方传输到另一个地方。比如说，你有一个网站，你想要将用户的数据传输到另一个地方进行分析，那么你可以使用 Kafka Connect 来完成这个任务。
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
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。
要想学习分布式应用，ZooKeeper是一个绕不过去的基础系统。它为大型分布式计算提供开源的分布式配置服务、同步服务和命名注册。
我很高兴宣布 Debezium 1.9 系列的第二个版本，1.9.0.Alpha2 正式发布。此版本包含了对 Oracle 21c 的支持、围绕 Redis for Debezium Server 的改进、配置 kafka.query.timeout.ms 参数以及围绕 DDL 解析器、构建基础架构等的许多 Bug 修复。整体来说，在此版本修复了 51 个问题。让我们一起看看其中的一些亮点。
现代浏览器提供了performance（性能）这个API来帮助我们分析页面的加载性能，从MDN上可以看到从IE9时代（约2011年）就开始支持了，所以目前来说兼容性还算可以，所以可以研究一下这个API具体有啥功能。
在数据处理领域，数据分析师在数据湖上运行其即席查询。数据湖充当分析和生产环境之间的接口，可防止下游查询影响上游数据引入管道。为了确保数据湖中的数据处理效率，选择合适的存储格式至关重要。
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.
在人类生存的地球上，存在着一种很神秘的东西：时间，它看不见摸不着，但速度恒定，单调递增且永无止境的往前推进，人类的历史被淹没在茫茫的时间长河中。
在数据库、腾讯文档、金山轻维表、维格表里，正常显示的日期时间的格式是比如"2022/11/7"，但是通过API传过来腾讯云HiFlow场景连接器里的值，是一个时间戳“1667750400”，所以如果要希望正常引用日期时间显示2022/11/7，就需要对这个时间戳需要再转换一次。
ACID中的C即一致性在PG内部使用MVCC机制来保证。MVCC多版本并发控制为数据加上时间戳，读写需要额外的根据自身时间戳与数据时间戳对比，按照既定的规则可以知道这条数据对当前的SQL是否可见。MVCC避免了传统的锁方法，将锁竞争最小化来获得更高的性能。
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