清点Flink支持的增量衔接组件

Flink CDC (Change>

个性

Source CDC 技术

Pipeline CDC 技术

原理

直接从数据库日志中捕捉变卦

经过数据管道系统传输数据变卦

提前

较低的提前，适宜实时性强的场景

稍高，但可以经过提升缩小

吞吐量

高，受限于数据库和网络

较高，特意是在经常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

可以经环节度裁减数据管道系统缩小单系统压力

优势

实时性强、准确性高

解耦合、可裁减性强、支持两边处置

缺陷

依赖数据库、性能复杂性

提前更高、系统复杂性参与

选用哪种 CDC 技术取决于详细的运行场景、性能要求和系统架构。假设须要极低提前并且可以接受对数据库性能的影响，可以选用sourceCDC 技术；假设须要处置大规模的数据流并且宿愿系统解耦和可裁减性更强，pipelineCDC 技术是更好的选用。

目前flink支持的source cdc

Flink 支持的 Source CDC（Change>

上班原理

Debezium 的上班原理通常包括以下几个步骤：

经常使用场景

例子

假定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。经常使用 Debezium，你可以捕捉这些更新，并将其作为事情流发送到 Kafka。而后，实时剖析系统可以从 Kafka 中读取这些事情，更新剖析结果，或许触发相应的业务流程，如发送通知或更新用户界面。

debezium成功mysql增量数据抓取的原理

Debezium 成功 MySQL 增量数据抓取的原理和步骤基于 MySQL 的二进制日志（binlog）。Debezium 经常使用 MySQL binlog 记载的变动来捕捉数据库中的数据变卦，包括拔出、更新和删除操作。上方是详细的原理和步骤：

原理

步骤

「性能 MySQL 数据库」：

「设置 Debezium MySQL Connector」：

重要性能包括：

「启动 Debezium MySQL Connector」：

「捕捉和处置数据变卦」：

「消费数据变卦」：

「治理和监控」：

示例性能

以下是一个 Debezium MySQL Connector 的便捷性能示例：

{"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 经常使用 MySQL 的 binlog 成功增量数据抓取，经过性能 MySQL 和 Debezium Connector 来捕捉和流式传输数据库的变卦数据。该机制支持高效的实时数据同步和数据集成，为实时数据剖析和处置提供了弱小的支持。

debezium成功pgsql增量数据抓取的原理

Debezium 成功 PostgreSQL 增量数据抓取的原理基于 PostgreSQL 的逻辑复制（Logical Replication）性能。与 MySQL 的二进制日志（binlog）不同，PostgreSQL 经常使用逻辑复制流来捕捉数据的变卦。上方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，确保可以创立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，确保数据库能够处置逻辑复制流。

启用逻辑复制性能。编辑 PostgreSQL 性能文件（postgresql.conf），设置以下参数：

性能颁布。在 PostgreSQL 中创立颁布，这样 Debezium Connector 可以从中订阅数据变卦。例如：

CREATE PUBLICATION my_publication FOR TABLE my_table;

PostgreSQL 经常使用逻辑复制槽来治理数据变卦流。Debezium 会智能创立一个逻辑复制槽用于捕捉数据变卦。

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

database.hostname：PostgreSQL 主机的主机名或 IP 地址。

database.port：PostgreSQL 主机的端口。

database.user：用于衔接的 PostgreSQL 用户。

database.password：用户的明码。

database.server.name：Debezium 的主机称号，用于标识数据库源。

database.dbname：要捕捉数据的数据库称号。

database.replication.slot.name：逻辑复制槽的称号。

database.publication.name：要订阅的颁布称号。

plugin.name：用于解析逻辑复制流的插件称号（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。

性能 Debezium PostgreSQL Connector，指定衔接到 PostgreSQL 数据库的参数、要捕捉的颁布和表等。

重要性能包括：

3.「启动 Debezium PostgreSQL Connector」：

启动 Debezium PostgreSQL Connector 实例，它会衔接到 PostgreSQL 数据库，并经过逻辑复制流捕捉数据变卦事情。

4.「捕捉和处置数据变卦」：

Debezium PostgreSQL Connector 监控逻辑复制流，捕捉增量数据（拔出、更新和删除操作）。

每当逻辑复制流中有新的变卦事情时，Debezium 将这些事情转换为规范化的 JSON 格局，并将其发送到 Kafka 主题或其余指定的指标系统。

5.「消费数据变卦」：

消费者运行从 Kafka 中读取这些变卦事情，并进后退一步的处置，如数据剖析、同步到指标数据库、更新数据仓库等。

6.「治理和监控」：

监控 Debezium PostgreSQL Connector 的运转形态，包括复制槽的形态、数据变卦事情的处置状况等。

处置或许的缺点和数据同步疑问，如从新启动 Connector 或处置衔接终止等。

示例性能

以下是一个 Debezium PostgreSQL Connector 的便捷性能示例：

{"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 经过 PostgreSQL 的逻辑复制成功增量数据抓取，应用逻辑复制流捕捉数据变卦，并将其实时推送到指标系统。这种机制支持高效的实时数据同步和集成，适用于须要实时数据流的运行场景。

debezium成功mongodb增量数据抓取的原理和步骤

Debezium 成功 MongoDB 增量数据抓取的原理基于 MongoDB 的 Change Streams（变卦流）性能。MongoDB 的 Change Streams 准许运行程序实时捕捉数据库操作（如拔出、更新和删除）。Debezium 应用这一性能成功对 MongoDB 数据库的增量数据捕捉。

原理

MongoDB Change Streams 使运行能够订阅和监听数据库中的变卦事情。

Change Streams 是基于 MongoDB 的复制集（Replica Sets）机制，经过监听操作日志（oplog）来失掉数据变卦。

支持对数据库、汇合、文档级别的变卦启动监听。

Debezium MongoDB Connector 经常使用 MongoDB 的 Change Streams 机制来捕捉数据变卦。

它从 MongoDB 读取变卦事情，并将其转换为规范化的 JSON 格局，而后将数据推送到信息队列（如 Apache Kafka）或其余指标系统。

步骤

确保 MongoDB 数据库是以复制集形式运转，由于 Change Streams 仅在 MongoDB 复制集形式下可用。

例如，经过rs.initiate()命令来初始化 MongoDB 复制集。

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

tasks.max：设置最大义务数。

database.hostname：MongoDB 主机的主机名或 IP 地址。

database.port：MongoDB 主机的端口。

database.user：用于衔接的 MongoDB 用户。

database.password：用户的明码。

database.server.name：Debezium 的主机称号，用于标识数据库源。

database.dbname：要捕捉数据的数据库称号。

database.collection：要捕捉的汇合（可选，假设不指定则会捕捉一切汇合）。

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。

性能 Debezium MongoDB Connector，指定衔接到 MongoDB 数据库的参数，包括要捕捉的数据库和汇合等。

重要性能包括：

启动 Debezium MongoDB Connector 实例，它会衔接到 MongoDB 数据库，并经过 Change Streams 捕捉数据变卦事情。

Debezium MongoDB Connector 监控 Change Streams，捕捉增量数据（拔出、更新和删除操作）。

每当 Change Streams 中有新的变卦事情时，Debezium 将这些事情转换为规范化的 JSON 格局，并将其发送到 Kafka 主题或其余指定的指标系统。

消费者运行从 Kafka 中读取这些变卦事情，并进后退一步的处置，如数据剖析、同步到指标数据库、更新数据仓库等。

监控 Debezium MongoDB Connector 的运转形态，包括 Change Streams 的形态、数据变卦事情的处置状况等。

处置或许的缺点和数据同步疑问，如从新启动 Connector 或处置衔接终止等。

示例性能

以下是一个 Debezium MongoDB Connector 的便捷性能示例：

{"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 经过 MongoDB 的 Change Streams 成功增量数据抓取，应用 Change Streams 捕捉数据变卦，并将其实时推送到指标系统。这种机制支持高效的实时数据同步和集成，适用于须要实时数据流的运行场景。

cdc技术在Hbase上的运行

从 HBase 中读取变卦数据以成功 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();}}