Flink CDC:实时性较高。由于Flink CDC基于查询的捕获机制和流处理方式,它能够实时监控和处理数据变化。 Canal:实时性中等。Canal基于binlog的捕获机制可以实时监控数据变化,但由于批处理方式,实时性可能略逊于Flink CDC。 Maxwell:实时性较高。Maxwell实时读取binlog并生成JSON格式的消息,实时性较好。 数据库支持 Flink ...
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...
Flink CDC是一个基于Flink的库,可以直接在Flink中使用,无需额外的组件或服务,而Canal是一个独立的服务,需要单独部署和运行,增加了系统的复杂度和成本Flink CDC支持多种数据库的数据变化捕获,如MySQL、PostgreSQL、MongoDB等,而Canal只支持MySQL和MariaDB的数据变化捕获Flink CDC支持Exactly-Once语义,保证数据的一致性和...
Canal 是一个 CDC(ChangeLog Data Capture,变更日志数据捕获)工具,可以实时地将 MySQL 变更传输到其他系统。Canal 为变更日志提供了统一的数据格式,并支持使用 JSON 或 protobuf 序列化消息(Canal 默认使用 protobuf)。 Flink 支持将 Canal 的 JSON 消息解析为 INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。
Flink CDC 和 Canal+Kafka 都是常见的用于将数据从数据库(如 TiDB)同步到另一个数据库(也可以是 TiDB)的工具。它们之间在性能方面可能存在一些区别,下面是一些可能的区别: 数据同步机制:Flink CDC 使用了 Flink 引擎来实现数据同步,而 Canal+Kafka 则使用了 Canal 和 Kafka 组合来实现。Flink 是一个流式处理引...
FlinkCDC其实和canal差不多,只不过就是flink社区开发的组件,用起来更方便一些。 2.2.1 DataStream的方式 (默认序列化器) 第一部分: 创建环境 第二部分: 设置ck检查点那一套,每隔多久做一次ck,ck的一致性语义,ck的重启策略,状态后端,访问hdfs的用户名。
Flink CDC Connectors 是 Apache Flink 的一组源连接器，是可以从 MySQL、PostgreSQL 数据直接读取全量数据和增量数据的 Source Connectors，开源地址：github.com/ververica/flink-cdc-connectors。目前(1.11版本)支持的 Connectors 如下：另外支持解析 Kafka 中 debezium-json 和 canal-json 格式的 Change Log，通过...
Flink CDC在GitHub上已获得800+ star，其底层封装了Debezium。在同步一张表时，Flink CDC分为全量和增量两个阶段，通过全局锁和表锁确保数据一致性，实现无缝的全量数据与增量数据衔接。Canal Canal，源于阿里，主要用于基于MySQL增量日志解析，提供数据订阅和消费服务。早期为解决跨机房同步需求，Canal支持...