Change Data Capture[1] 简称 CDC, 用于异构数据同步，将 database 的数据同步到第三方，这里的 DB 可以是 MySQL, PG, Mongo 等等一切数据源，英文技术圈称之为 Single Source OF True (SSOT), 目标称为 Derived Data Systems。常见的使用场景有：缓存 Cache, 异步的生成，删除，更新缓存 kv构建索
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2024-05-08 14:17:55
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前言随着软件技术不断的进步，和用户需求的不断增长，优化性能俨然已经是软件开发的重中之重了。对于并发量和数据量的增加，首先想到的处理方式是分库分表，分库分表解决的高并发和大数据量的问题，同时，数据量增大，遇见分页查询历史数据的情况下，查询又成了新的问题。此时，就需要一些大数据的方式来处理，其中一个方式就是使用elsticsearch处理。本篇文章，介绍的是canal检测mysql数据库变化后发送ka
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2024-07-01 19:24:05
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1.Flink cdc 概念CDC 的全称是 Change Data Capture ，在广义的概念上，只要能捕获数据变更的技术，我们都可以称为 CDC 。通常我们说的 CDC 技术主要面向
数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。2.应用场景1. 数据同步，用于备份，容灾
2. 数据分发，一个数据源分发给多个下游
3. 数据采集(E)，面向数据仓库/数据湖的 ETL 数据集成3.cd
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2023-10-14 12:50:22
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传统数据同步方案基于 Flink SQL CDC 的数据同步方案(Demo)Flink SQL CDC 的更多应用场景Flink SQL CDC 的未来规划传统的数据同步方案与 Flink SQL CDC 解决方案业务系统经常会遇到需要更新数据到多个存储的需求。例如：一个订单系统刚刚开始只需要写入数据库即可完成业务使用。某天 BI 团队期望对数据库做全文索引，于是我们同时要写多一份数据到
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2024-07-24 12:42:55
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# 从Flink CDC数据库到Redis的实践指南
在现代数据架构中，实时数据处理是至关重要的一环。通过Apache Flink和Change Data Capture (CDC)，我们可以实现从数据库到Redis的实时数据流转。本文将通过详细的步骤，教会你如何实现这一过程。
## 整体流程
我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
存储过程已经在一些组织中失宠了好几年了。现在这些企业访问其数据库的首选方法是使用对象关系映射（Object Relational Mapper，简称 ORM），例如 NHibernate 或 Entity Framework。在接下来的几篇文章中，我们将探讨他们这样做的原因，以及这种模式转变是否表示存储过程的最终会被淘汰。存储过程基础如了解关系数据库的存储过程和函数中所述：
存储过程（store
# CDC实时同步MySQL数据库
## 什么是CDC？
CDC（Change Data Capture）是一种用于将数据更改从源数据库捕获并传送到目标数据库的技术。它可以实现实时同步，将源数据库的变更操作应用到目标数据库，以确保两个数据库之间的数据保持一致。
## 为什么需要CDC？
在现代应用程序中，数据的一致性至关重要。当我们有多个数据库实例时，可能需要将数据同步到多个数据库，这就需
原创
2023-08-01 01:47:42
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【代码】springboot整合flink cdc监听数据库数据。
原创
2023-03-05 09:37:28
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实现MySQL数据库中CDC（Change Data Capture）数据的格式
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### 概述
在MySQL数据库中，CDC（Change Data Capture）是一种用于捕获和记录数据库中数据变化的技术。通过CDC，我们可以获取到数据库中每一次数据的变更，包括新增、更新和删除操作。本文将介绍实现MySQL数据库中CDC数据的格式的步骤，并提供相关代码示例。
### 步骤
下面
原创
2024-01-24 04:26:26
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传统的分析方式通常是利用批查询，或将事件（生产上一般是消息）记录下来并基于此形成有限数据集（表）构建应用来完成。为了得到最新数据的计算结果，必须先将它们写入表中并重新执行 SQL 查询，然后将结果写入存储系统比如 MySQL 中，再生成报告。 Apache Flink 同时支持流式及批量分析应用，这就是我们所说的批流一体。Flink 在上述的需求场景中承担了数据的实时采集、实时计算和下游
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2023-10-25 04:37:48
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# Flink CDC Java读取MySQL数据库数据的实现流程
## 1. 环境准备
在开始实现之前，确保已经完成以下准备工作：
- 安装Java JDK 8及以上版本
- 安装Apache Flink
- 安装MySQL数据库
- 下载并引入Flink的相关依赖库
## 2. 实现步骤
下面是实现"flink cdc java 读取 mysql 数据库数据"的步骤：
| 步骤 |
原创
2023-10-28 05:04:27
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# 使用Flink CDC监控MySQL数据库变更数据
随着数据驱动的时代到来，实时数据流处理技术逐渐成为企业构建现代数据架构的重要组成部分。Apache Flink是一种强大的实时流处理框架，而Flink CDC（Change Data Capture）能够有效地捕捉和监控MySQL等数据库的变更数据。本文将为大家介绍如何使用Flink CDC监控MySQL数据库的变更数据，并提供代码示例。
原创
2024-09-12 07:12:14
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说到JDBC我们都不陌生，但对于一些Java初学者来说还是不太清楚JDBC是什么。我们在Java术语中说的JDBC其实就是Java数据库连接（Java Database Connectivity），是Java语言中用来规范客户端程序如何来访问数据库的应用程序接口，提供了诸如查询和更新数据库中数据的方法。当然，这只是JDBC的文字定义，更多的还需要我们去理解JDBC到底是什么。JDBC也是Sun M
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2024-05-14 19:10:20
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oracle12c的CDB与PDBoracle12c的新特性Oracle 12C引入了CDB与PDB的新特性，在ORACLE 12C数据库引入的多租用户环境（Multitenant Environment）中，允许一个数据库容器（CDB）承载多个可插拔数据库（PDB）。CDB全称为Container Database，中文翻译为数据库容器，PDB全称为Pluggable Database，即可插拔
# 使用Flink CDC实现实时监控MySQL数据库
随着大数据技术的不断发展，实时数据处理越来越受到重视。Apache Flink是一种强大的流处理框架，支持高吞吐量和低延迟的实时数据处理。本篇文章将重点介绍如何利用Flink CDC（Change Data Capture）实现MySQL数据库的实时监控，包括代码示例和流程图。
## 什么是Flink CDC？
Flink CDC是一种
原创
2024-09-16 05:53:39
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# MySQL CDC读取多个数据库
## 概述
MySQL CDC（Change Data Capture）是一种用于读取MySQL数据库中变更数据的技术，通过捕获数据库中的变更操作（如插入、更新、删除等），CDC可以将这些变更数据传递给其他系统，如数据仓库、搜索引擎等。本文将介绍如何使用MySQL CDC读取多个数据库的变更数据，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们
原创
2023-11-30 06:43:03
52阅读
# 使用 Java 和 MySQL CDC 实现数据同步到 ODPS 数据库
在大数据与云计算迅速发展的今天，数据同步成为了企业数据管理的重要任务。特别是将 MySQL 数据库的数据及时传输到云上的大数据平台，如 ODPS（阿里云的开放数据处理服务）。本文将介绍如何使用 Java 和 MySQL 的变更数据捕获（CDC）技术，将数据实时同步到 ODPS。我们将通过代码示例和图示来详细说明这个过程
1.MySQL 5
作为当今最流行的开放源码数据库之一，MySQL数据库为用户提供了一个相对简单的 解决方案，适用于广泛的应用程序部署，能够降低用户的TCO。MySQL是一个多线程、结构化查询语言(SQL)数据库服务器。MySQL的执行性能高， 运行速度快，容易使用。
MySQL包括以下几个关键优势：
◆ 可靠的性能和服务MySQL向公众提供所
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2023-08-18 22:24:16
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一、flink中checkpoint执行流程checkpoint机制是Flink可靠性的基石，可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时，能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态，保证应用流图状态的一致性。Flink的checkpoint机制原理来自“Chandy-Lamport algorithm”算法。 (分布式快照算)每个需要checkpoint的应用在启
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2023-12-06 23:00:29
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MySQL提供了大量不同的数据类型，选择合适的数据类型y有时是决定性能好坏的关键。如下是一些关于更好选择数据类型的建议：选择数据类型的基本原则前提：使用适合存储引擎选择原则：根据选定的存储引擎，确定如何选择合适的数据类型下面的选择方法按存储引擎分类：MyISAM数据存储引擎和数据列：MyISAM数据表，最好使用固定长度(CHAR)的数据列代替可变长度(VARCHAR)的数据列。MEMORY存储引擎
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2023-08-26 23:12:11
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