Canal:主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费。 优点:用于单一的MySQL环境做数据同步还不错; 缺点: 缺点较为明显,只支持MySQL的CDC,只支持增量同步,全量需要用DataX或者Sqoop,全量和增量同步割裂; 不支持分布式;回到顶部(Back to Top) Debezium 平台...
Flink CDC、Canal和Maxwell都是用于数据库同步的工具,它们可以帮助开发者和数据工程师实时捕获、处理和传输数据库中的数据变化。尽管它们的目标相似,但这些工具在数据捕获机制、数据处理方式、实时性、数据库支持等方面存在一些差异。 数据捕获机制 Flink CDC:基于查询的数据捕获。Flink CDC通过查询数据库日志来捕获数据变...
Debezium是一种CDC(Change Data Capture)工具,工作原理类似大家所熟知的Canal, DataBus, Maxwell等,是通过抽取数据库日志来获取变更。 Debezium最初设计成一个Kafka Connect 的Source Plugin,目前开发者虽致力于将其与Kafka Connect解耦,但当前的代码实现还未变动。下图引自Debeizum官方文档,可以看到一个Debezium在一个...
可以 ，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”
而canal只支持mysql。 还有一个优势,flinkcdc 是基于java实现的,背靠大数据这个大平台,解决方案也是比较多的。源码阅读修改起来也是比较方便的。 4.一个例子 光说不练假把式,简单的写一个把mysql 数据实时同步到es的例子,使用flinksql的方式,只需要简单的几行sql...
flinkcdc 数据同步搭建 flink的cdc 在之前的数据同步中,好比咱们想实时获取数据库的数据,通常采用的架构就是采用第三方工具,好比canal、debezium等,实时采集数据库的变动日志,而后将数据发送到kafka等消息队列。而后再经过其余的组件,好比flink、spark等等来消费kafka的数据,计算以后发送到下游系统。
util.Properties;public class FlinkCDC { public static void main(String[] args) throws Exception { //1.创建执行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); //2.Flink-CDC将读取binlog的位置信息以状态的方式保存在CK...
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。
StreamExecutionEnvironment; public class FlinkCDC { public static void main(String[] args) throws Exception { //1.获取Flink 执行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); //1.1 开启CK // env.enableCheckpointing(5000); // env....