总体而言,Flink CDC 和 Debezium 在数据变更捕获方面有一些重叠,但它们的关系是可以互相配合使用的。使用 Debezium 可以提供丰富的数据库支持和 CDC 功能,而使用 Flink 则可以进行更灵活和复杂的流处理。
不支持水平扩展,因为 Flink CDC 底层是基于 Debezium,起架构是单节点,所以Flink CDC 只支持单并发。在全量阶段读取阶段,如果表非常大 (亿级别),读取时间在小时甚至天级别,用户不能通过增加资源去提升作业速度。 全量读取阶段不支持 checkpoint:CDC 读取分为两个阶段,全量读取和增量读取,目前全量读取阶段是不支持 chec...
Debezium 是一个构建在Apache Kafka之上的 CDC 开源平台。它的主要用途是在事务日志中,记录提交给每个源数据库表的所有行级更改。 侦听这些事件的每个应用程序都可以根据增量数据更改执行所需的操作。Debezium 提供了一个连接器库,支持多种数据库 例如MySQL、MongoDB、PostgreSQL 等。这些连接器可以监视和记录数据库...
PostgreSQL CDC,SQL Server CDC 两大连接器均接入了增量快照框架,从而提供了无锁读取,并发读取和断点续传的能力。 2.4 版本升级 Debezium 的依赖版本到 1.9.7.Final,引入了 Debezium 新版本的功能,优化和修复,比如:修复部分 DDL 无法解析的问题,修复解析 MySQL JSON 函数问题,Oracle 事件增加 scn 信息等。 增量快...
Flink CDC 和 Debezium Connect 都是用于实现变更数据捕获(CDC)的工具,但它们在实现方式和使用场景上有一些区别: 实现方式:Flink CDC 是 Apache Flink 的一个模块,可以直接在 Flink 的流处理引擎上进行数据捕获和处理。它提供了内置的 CDC Connector 来连接多种常见的关系型数据库。而 Debezium Connect 是基于 Apac...
2)、消费 Debezium Postgres Connector 产生的数据 本文详细的介绍了Flink sql client通过debezium解析cdc数据同步至kafka的使用过程。 二、Flink 与 Debezium 实践 1、maven 依赖 为了使用Debezium格式,使用构建自动化工具(如Maven或SBT)的项目和带有SQLJAR包的SQLClient都需要以下依赖项。
由于Debezium只支持特定的数据库，因此Flink可能无法支持所有类型的数据库。相比之下，Flink自己实现的CDC...
Flink CDC与Debezium集成:实时数据捕获与处理的实践指南 引言 在大数据和实时分析领域,数据的实时捕获与处理是至关重要的一环。Apache Flink凭借其强大的流处理能力,成为了实现这一目标的热门选择。而Debezium作为CDC(Change Data Capture)的开源工具,能够实时捕获数据库中的变更数据,并将其传输到Kafka等消息中间件。本文...
在上图中,中间的部分是 Kafka Broker,而 Kafka Connect 是单独的服务,需要下载 debezium-connector-mysql 连接器,解压到服务器指定的地方,然后在 connect-distribute.properties 中指定连接器的根路径,即可使用。 2.Debezium Server 这种模式中,需要配置不同的连接器,从源头处捕获数据的变化,序列化成指定的格式,发送...
同时,Flink 还有一种专门的数据格式debezium-json,从名称上看,它似乎就是 debezium 格式的 json 表达形式,那 debezium-json 格式和 debezium 原生格式是一回事吗? 首先,我们要注意到这样一个细节:当我们使用 Flink SQL 声明一张 mysql-cdc 的源表, mysql-cdc 作为一个 source connector,并不要求指定 format,...