springboot:实现mysql cdc

Spring Boot是一个开源的Java框架，用于快速构建独立的、可扩展的、基于生产级别的应用程序。它简化了Java应用程序的开发过程，提供了自动配置和约定优于配置的原则，使开发人员能够更专注于业务逻辑的实现。

MySQL CDC（Change Data Capture）是一种用于捕获和传递数据库变更的技术。它可以实时监测数据库的变更，并将变更数据传递给其他系统进行处理。MySQL CDC可以用于构建实时数据同步、数据仓库、数据分析等应用。

在Spring Boot中实现MySQL CDC可以通过以下步骤：

配置MySQL数据库连接：在Spring Boot的配置文件中，配置MySQL数据库的连接信息，包括数据库URL、用户名、密码等。
添加MySQL CDC依赖：在项目的构建文件中，添加MySQL CDC相关的依赖，例如Debezium等。
配置MySQL CDC监听器：在Spring Boot的配置文件中，配置MySQL CDC监听器的相关信息，包括要监听的数据库表、监听的事件类型等。
编写业务逻辑：根据MySQL CDC监听到的数据库变更，编写相应的业务逻辑处理代码，例如将变更数据写入消息队列、发送到其他系统等。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云数据库MySQL、腾讯云消息队列CMQ。

腾讯云数据库MySQL是一种高性能、可扩展的关系型数据库服务，提供了稳定可靠的数据库存储和管理能力。

腾讯云消息队列CMQ是一种高可靠、高可用的消息队列服务，可以实现消息的异步传输和解耦，适用于分布式系统、微服务架构等场景。

更多关于腾讯云数据库MySQL和腾讯云消息队列CMQ的详细介绍和使用方法，可以参考以下链接：

腾讯云数据库MySQL：https://cloud.tencent.com/product/cdb

腾讯云消息队列CMQ：https://cloud.tencent.com/product/cmq

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面Fayson介绍了《如何在CDH中安装和使用StreamSets》、《如何使用StreamSets从MySQL增量更新数据到Hive》以及《如何使用StreamSets实现MySQL中变化数据实时写入Kudu》，本篇文章Fayson主要介绍如何使用StreamSets实现M

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

温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面Fayson介绍了《如何在CDH中安装和使用StreamSets》和《如何使用StreamSets从MySQL增量更新数据到Hive》，通过StreamSets实现数据采集，在实际生产中需要实时捕获MySQL、Oracle等其他数据源的变化数据（简称CDC）将变化数据实时的

011

CDC(Change Data Capture)从广义上讲所有能够捕获变更数据的技术都可以称为CDC，但本篇文章中对CDC的定义限定为以非侵入的方式实时捕获数据库的变更数据。例如：通过解析MySQL数据库的Binlog日志捕获变更数据，而不是通过SQL Query源表捕获变更数据。Hudi 作为最热的数据湖技术框架之一, 用于构建具有增量数据处理管道的流式数据湖。其核心的能力包括对象存储上数据行级别的快速更新和删除，增量查询(Incremental queries,Time Travel)，小文件管理和查询优化(Clustering,Compactions,Built-in metadata)，ACID和并发写支持。Hudi不是一个Server，它本身不存储数据，也不是计算引擎，不提供计算能力。其数据存储在S3(也支持其它对象存储和HDFS)，Hudi来决定数据以什么格式存储在S3(Parquet,Avro,…), 什么方式组织数据能让实时摄入的同时支持更新，删除，ACID等特性。Hudi通过Spark，Flink计算引擎提供数据写入, 计算能力，同时也提供与OLAP引擎集成的能力，使OLAP引擎能够查询Hudi表。从使用上看Hudi就是一个JAR包，启动Spark, Flink作业的时候带上这个JAR包即可。Amazon EMR 上的Spark，Flink，Presto ，Trino原生集成Hudi, 且EMR的Runtime在Spark，Presto引擎上相比开源有2倍以上的性能提升。在多库多表的场景下(比如：百级别库表)，当我们需要将数据库(mysql,postgres,sqlserver,oracle,mongodb等)中的数据通过CDC的方式以分钟级别(1minute+)延迟写入Hudi，并以增量查询的方式构建数仓层次，对数据进行实时高效的查询分析时。我们要解决三个问题，第一，如何使用统一的代码完成百级别库表CDC数据并行写入Hudi，降低开发维护成本。第二，源端Schema变更如何同步到Hudi表。第三，使用Hudi增量查询构建数仓层次比如ODS->DWD->DWS(各层均是Hudi表)，DWS层的增量聚合如何实现。本篇文章推荐的方案是: 使用Flink CDC DataStream API(非SQL)先将CDC数据写入Kafka，而不是直接通过Flink SQL写入到Hudi表，主要原因如下，第一，在多库表且Schema不同的场景下，使用SQL的方式会在源端建立多个CDC同步线程，对源端造成压力，影响同步性能。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。CDC数据写入到MSK后，推荐使用Spark Structured Streaming DataFrame API或者Flink StatementSet 封装多库表的写入逻辑，但如果需要源端Schema变更自动同步到Hudi表，使用Spark Structured Streaming DataFrame API实现更为简单，使用Flink则需要基于HoodieFlinkStreamer做额外的开发。Hudi增量ETL在DWS层需要数据聚合的场景的下，可以通过Flink Streaming Read将Hudi作为一个无界流，通过Flink计算引擎完成数据实时聚合计算写入到Hudi表。

Flink CDC 新一代数据集成框架

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。

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

springboot:实现mysql cdc

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐