Flink CDC (Change>

特性

Source CDC 技术

Pipeline CDC 技术

原理

直接从数据库日志中捕获变更

通过数据管道系统传输数据变更

延迟

较低的延迟，适合实时性强的场景

稍高，但可以通过优化减少

吞吐量

高，受限于数据库和网络

较高，特别是在使用高效的数据管道系统时

资源消耗

对数据库性能有影响

可以通过水平扩展数据管道系统减少单系统压力

优点

实时性强、准确性高

解耦合、可扩展性强、支持中间处理

缺点

依赖数据库、配置复杂性

延迟更高、系统复杂性增加

选择哪种 CDC 技术取决于具体的应用场景、性能要求和系统架构。如果需要极低延迟并且可以接受对数据库性能的影响，可以选择sourceCDC 技术；如果需要处理大规模的数据流并且希望系统解耦和可扩展性更强，pipelineCDC 技术是更好的选择。

目前flink支持的source cdc

Flink 支持的 Source CDC（Change>

工作原理

Debezium 的工作原理通常包括以下几个步骤：

使用场景

例子

假设你有一个电子商务平台，用户在平台上更新他们的账户信息。使用 Debezium，你可以捕获这些更新，并将其作为事件流发送到 Kafka。然后，实时分析系统可以从 Kafka 中读取这些事件，更新分析结果，或者触发相应的业务流程，如发送通知或更新用户界面。

debezium实现mysql增量数据抓取的原理

Debezium 实现 MySQL 增量数据抓取的原理和步骤基于 MySQL 的二进制日志（binlog）。Debezium 使用 MySQL binlog 记录的变化来捕获数据库中的数据变更，包括插入、更新和删除操作。下面是详细的原理和步骤：

原理

步骤

「配置 MySQL 数据库」：

「设置 Debezium MySQL Connector」：

主要配置包括：

「启动 Debezium MySQL Connector」：

「捕获和处理数据变更」：

「消费数据变更」：

「管理和监控」：

示例配置

以下是一个 Debezium MySQL Connector 的简单配置示例：

{"name": "mysql-source-connector","config": {"connector.class": "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector","tasks.max": "1","database.hostname": "localhost","database.port": "3306","database.user": "debezium","database.password": "dbz","database.server.id": "184054","database.server.name": "dbserver1","database.include.list": "mydb","table.include.list": "mydb.mytable","database.history.kafka.bootstrap.servers": "localhost:9092","database.history.kafka.topic": "dbhistory.fullfillment"}}

总结

Debezium 使用 MySQL 的 binlog 实现增量数据抓取，通过配置 MySQL 和 Debezium Connector 来捕获和流式传输数据库的变更数据。该机制支持高效的实时数据同步和数据集成，为实时数据分析和处理提供了强大的支持。

debezium实现pgsql增量数据抓取的原理

Debezium 实现 PostgreSQL 增量数据抓取的原理基于 PostgreSQL 的逻辑复制（Logical Replication）功能。与 MySQL 的二进制日志（binlog）不同，PostgreSQL 使用逻辑复制流来捕获数据的变更。下面是详细的原理和步骤：

原理

步骤

wal_level = logical：设置写前日志（WAL）的级别为逻辑，以支持逻辑复制。

max_replication_slots = 4：设置最大复制槽的数量，确保可以创建足够的复制槽用于逻辑复制。

max_wal_senders = 4：设置最大 WAL 发送者的数量，确保数据库能够处理逻辑复制流。

启用逻辑复制功能。编辑 PostgreSQL 配置文件（postgresql.conf），设置以下参数：

配置发布。在 PostgreSQL 中创建发布，这样 Debezium Connector 可以从中订阅数据变更。例如：

CREATE PUBLICATION my_publication FOR TABLE my_table;

PostgreSQL 使用逻辑复制槽来管理数据变更流。Debezium 会自动创建一个逻辑复制槽用于捕获数据变更。

connector.class：指定为io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector。

database.hostname：PostgreSQL 服务器的主机名或 IP 地址。

database.port：PostgreSQL 服务器的端口。

database.user：用于连接的 PostgreSQL 用户。

database.password：用户的密码。

database.server.name：Debezium 的服务器名称，用于标识数据库源。

database.dbname：要捕获数据的数据库名称。

database.replication.slot.name：逻辑复制槽的名称。

database.publication.name：要订阅的发布名称。

plugin.name：用于解析逻辑复制流的插件名称（例如pgoutput）。

database.history.kafka.bootstrap.servers：Kafka 集群的地址，用于存储数据库历史信息。

database.history.kafka.topic：Kafka 主题，用于存储数据库历史。

配置 Debezium PostgreSQL Connector，指定连接到 PostgreSQL 数据库的参数、要捕获的发布和表等。

主要配置包括：

3.「启动 Debezium PostgreSQL Connector」：

启动 Debezium PostgreSQL Connector 实例，它会连接到 PostgreSQL 数据库，并通过逻辑复制流捕获数据变更事件。

4.「捕获和处理数据变更」：

Debezium PostgreSQL Connector 监控逻辑复制流，捕获增量数据（插入、更新和删除操作）。

每当逻辑复制流中有新的变更事件时，Debezium 将这些事件转换为标准化的 JSON 格式，并将其发送到 Kafka 主题或其他指定的目标系统。

5.「消费数据变更」：

消费者应用从 Kafka 中读取这些变更事件，并进行进一步的处理，如数据分析、同步到目标数据库、更新数据仓库等。

6.「管理和监控」：

监控 Debezium PostgreSQL Connector 的运行状态，包括复制槽的状态、数据变更事件的处理情况等。

处理可能的故障和数据同步问题，如重新启动 Connector 或处理连接中断等。

示例配置

以下是一个 Debezium PostgreSQL Connector 的简单配置示例：

{"name": "postgres-source-connector","config": {"connector.class": "io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector","tasks.max": "1","database.hostname": "localhost","database.port": "5432","database.user": "debezium","database.password": "dbz","database.server.name": "dbserver1","database.dbname": "mydb","database.replication.slot.name": "debezium_slot","database.publication.name": "my_publication","plugin.name": "pgoutput","database.history.kafka.bootstrap.servers": "localhost:9092","database.history.kafka.topic": "dbhistory.fullfillment"}}

总结

Debezium 通过 PostgreSQL 的逻辑复制实现增量数据抓取，利用逻辑复制流捕获数据变更，并将其实时推送到目标系统。这种机制支持高效的实时数据同步和集成，适用于需要实时数据流的应用场景。

debezium实现mongodb增量数据抓取的原理和步骤

Debezium 实现 MongoDB 增量数据抓取的原理基于 MongoDB 的 Change Streams（变更流）功能。MongoDB 的 Change Streams 允许应用程序实时捕获数据库操作（如插入、更新和删除）。Debezium 利用这一功能实现对 MongoDB 数据库的增量数据捕获。

原理

MongoDB Change Streams 使应用能够订阅和监听数据库中的变更事件。

Change Streams 是基于 MongoDB 的复制集（Replica Sets）机制，通过监听操作日志（oplog）来获取数据变更。

支持对数据库、集合、文档级别的变更进行监听。

Debezium MongoDB Connector 使用 MongoDB 的 Change Streams 机制来捕获数据变更。

它从 MongoDB 读取变更事件，并将其转换为标准化的 JSON 格式，然后将数据推送到消息队列（如 Apache Kafka）或其他目标系统。

步骤

确保 MongoDB 数据库是以复制集模式运行，因为 Change Streams 仅在 MongoDB 复制集模式下可用。

例如，通过rs.initiate()命令来初始化 MongoDB 复制集。

connector.class：指定为io.debezium.connector.mongodb.MongoDbConnector。

tasks.max：设置最大任务数。

database.hostname：MongoDB 服务器的主机名或 IP 地址。

database.port：MongoDB 服务器的端口。

database.user：用于连接的 MongoDB 用户。

database.password：用户的密码。

database.server.name：Debezium 的服务器名称，用于标识数据库源。

database.dbname：要捕获数据的数据库名称。

database.collection：要捕获的集合（可选，如果不指定则会捕获所有集合）。

database.history.kafka.bootstrap.servers：Kafka 集群的地址，用于存储数据库历史信息。

database.history.kafka.topic：Kafka 主题，用于存储数据库历史。

配置 Debezium MongoDB Connector，指定连接到 MongoDB 数据库的参数，包括要捕获的数据库和集合等。

主要配置包括：

启动 Debezium MongoDB Connector 实例，它会连接到 MongoDB 数据库，并通过 Change Streams 捕获数据变更事件。

Debezium MongoDB Connector 监控 Change Streams，捕获增量数据（插入、更新和删除操作）。

每当 Change Streams 中有新的变更事件时，Debezium 将这些事件转换为标准化的 JSON 格式，并将其发送到 Kafka 主题或其他指定的目标系统。

消费者应用从 Kafka 中读取这些变更事件，并进行进一步的处理，如数据分析、同步到目标数据库、更新数据仓库等。

监控 Debezium MongoDB Connector 的运行状态，包括 Change Streams 的状态、数据变更事件的处理情况等。

处理可能的故障和数据同步问题，如重新启动 Connector 或处理连接中断等。

示例配置

以下是一个 Debezium MongoDB Connector 的简单配置示例：

{"name": "mongodb-source-connector","config": {"connector.class": "io.debezium.connector.mongodb.MongoDbConnector","tasks.max": "1","database.hostname": "localhost","database.port": "27017","database.user": "debezium","database.password": "dbz","database.server.name": "dbserver1","database.dbname": "mydb","database.collection": "mycollection","database.history.kafka.bootstrap.servers": "localhost:9092","database.history.kafka.topic": "dbhistory.fullfillment"}}

总结

Debezium 通过 MongoDB 的 Change Streams 实现增量数据抓取，利用 Change Streams 捕获数据变更，并将其实时推送到目标系统。这种机制支持高效的实时数据同步和集成，适用于需要实时数据流的应用场景。

cdc技术在Hbase上的应用

从 HBase 中读取变更数据以实现 CDC（Change>

import org.apache.hadoop.hbase.TableName;import org.apache.hadoop.hbase.client.*;import java.io.IOException;import java.util.Scanner;public class HBaseCDC {private final Connection connection;private final TableName tableName;private long lastTimestamp;public HBaseCDC(Connection connection, TableName tableName) {this.connection = connection;this.tableName = tableName;this.lastTimestamp = System.currentTimeMillis(); // Initialize with current time}public void checkForChanges() throws IOException {Table table = connection.getTable(tableName);Scan scan = new Scan();scan.setFilter(new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("timestamp"),CompareFilter.CompareOp.GREATER,Bytes.toBytes(lastTimestamp)));ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);for (Result result : scanner) {System.out.println("Changed row: " + result);}// Update last checked timestamplastTimestamp = System.currentTimeMillis();scanner.close();}public void close() throws IOException {connection.close();}}