这样,用户可以直接从 Flink 中处理 Debezium 产生的 CDC 数据,而不需要经过 Kafka。 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。
mydebeziumconverter.type参数为:自定义转换器的类名,必须设置。(转换器的方法)mydebeziumconverter.database.type参数为:数据库类型,必须设置。(需要设置为mysql或sqlserver)mydebeziumconverter.format.datetime参数为:datetime类型的格式,可选。mydebeziumconverter.format.date参数为:date类型的格式,可选。mydebeziumconvert...
重启MySQL服务以应用更改。 安装Debezium Connector:从Debezium官网下载MySQL Connector,并解压到合适的位置。 配置Kafka:确保Kafka服务已启动并正常运行。Debezium将捕获的变更数据发送到Kafka的特定Topic中。 Debezium配置与启动 注册MySQL Connector 在Kafka Connect中注册MySQL Connector,通常可以通过配置文件或Kafka Connect R...
在将主题注册为 Flink 表之后,可以将 Debezium 消息用作变更日志源。 -- MySQL "userscoressink_debezium" 的实时物化视图 -- 按name分组统计scores Flink SQL> select name ,sum(scores) from userscoressink_debezium group by name; +---+---+---+ | op | name | EXPR$1 | +---+---+---+ ...
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...
一、Debezium简介 Debezium是一个开源的分布式平台,专注于捕获数据库的变更数据,并将其作为事件流传输到Kafka等消息队列中。它支持多种数据库,包括MySQL、PostgreSQL、Oracle等。Debezium提供统一的变更数据格式,支持JSON和Avro序列化,便于下游系统解析和处理。 二、Debezium部署与配置 1. MySQL设置 首先,需要在MySQL中开启...
一、Debezium Format 1、Debezium介绍 Debezium是一个 CDC(Changelog Data Capture,变更数据捕获)的工具,可以把来自 MySQL、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server 和许多其他数据库的更改实时流式传输到 Kafka 中。 Debezium 为变更日志提供了统一的格式结构,并支持使用 JSON 和 Apache Avro 序列化消息。
Flink CDC:Flink CDC是最近几年的新贵,Flink CDC 底层封装了Debezium,功能比较全面,目前已经迭代到了2.4版本,社区活跃度在几个方案中是最高的; 优点: 全、增量一体的分布式数据集成框架; 同步时无需加锁; 吞吐量大,适合海量数据实时同步; 操作简单,SQL即可完成; ...
Debezium官方https://debezium.io/ Debezium官方定义:Debezium is an open source distributed platform for change data capture. Start it up, point it at your databases, and your apps can start responding to all of the inserts, updates, and deletes that other apps commit to your databases. Debezium...
CDC配合Debezium确实可以实现对数据库变更数据的实时捕获与处理，包括DDL（数据定义语言）事件。Debezium是...