SingleStore 提供了变更数据捕获 (CDC) 解决方案，可将数据从 MongoDB 流式传输到 SingleStore Kai。在本文中，我们将了解如何将 Apache Kafka 代理连接到 MongoDB Atlas，然后使用 CDC 解决方案将数据从 MongoDB Atlas 流式传输到 SingleStore Kai。我们还将使用 Metabase 为 SingleStore
简介 本文介绍Kafka的幂等和事务的原理。 Kafka通过幂等和事务这两个机制保证了精准一次（exactly once）。消息传输保障一般而言，消息中间件的消息传输保障有3个层级，分别如下。at most once：至多一次。消息可能会丢失，但绝对不会重复传输。at least once：
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2024-03-26 09:35:23
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Kafka作为分布式消息传输队列，是一个高吞吐、易于扩展的消息系统。而消息队列的传输方式，恰恰和流处理是完全一致的。所以可以说Kafka和Flink天生一对，是当前处理流式数据的双子星。在如今的实时流处理应用中，由Kafka进行数据的收集和传输，Flink 进行分析计算，这样的架构已经成为众多企业的首选：略微遗憾的是，与Kafka的连接比较复杂，Flink内部并没有提供预实现的方法。所以只能采用通
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2023-05-24 15:31:28
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这两天在空余时间实践了下debezium监控mysql，虽然最后就差一步，也还是记录下实践环境：centos 8 1.6G内存 mysql 5.7zookeeper 3.5.6 kafka 2.4.1debezium-connector-mysql 1.2.5 Final 请先安装Mysql zookeeper(看kafka版本) kafka d
Flowable(四)：关于CICD持续集成部署CI/CD 是一种通过在应用开发阶段引入自动化来频繁向客户交付应用的方法。CI/CD 的核心概念是持续集成、持续交付和持续部署。作为一个面向开发和运营团队的解决方案，CI/CD 主要针对在集成新代码时所引发的问题（亦称：“集成地狱”）。具体而言，CI/CD 可让持续自动化和持续监控贯穿于应用的整个生命周期（从集成和测试阶段，到交付和部署）。这些关联的
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2024-08-24 19:44:03
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# 实现Kafka MySQL CDC教程
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 配置Kafka安装并启动 |
| 步骤二 | 配置MySQL，启用二进制日志 |
| 步骤三 | 安装Debezium插件 |
| 步骤四 | 配置Debezium连接MySQL |
| 步骤五 | 创建Kafka主题
原创
2024-07-10 06:49:44
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环境说明• [flink-1.13.1-bin-scala_2.11.tgz](https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.13.1/flink-1.13.1-bin-scala_2.11.tgz)
• [hadoop-2.7.3.tar.gz](https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop
大数据面试重点之kafka(四) Kafka producer的ack设置 问过的一些公司：网易参考答案： Kafka producer有三种ack机制，初始化producer时在config中进行配置 ack=0 意味着producer不等待broker同步完成的确认，继续发送下一条(批)信息。提供了最低的延迟。但是最弱 的持久性，当服务器发生故障时，就很可能发生数据丢失。例如leader已经死
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2024-03-05 03:57:21
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1、消息中间件能做什么？1.1 异步处理消息中间件主要解决的就是分布式系统之间消息传递的问题，它能够屏蔽各种平台以及协议之间的特性，实现应用程序之间的协同。举个非常简单的例子，就拿一个电商平台的注册功能来简单分析下，用户注册这一个服务，不单单只是 insert 一条数据到数据库里面就完事了，还需要发送激活邮件、发送新人红包或者积分、发送营销短信等一系列操作。假如说这里面的每一个操作，都需要消耗 1
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2024-04-17 14:26:11
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sql server 2008 开启 cdc开启数据库 cdc （只能对有主键或者有唯一索引的表开启cdc）查看sql server的代理状态关闭开启EXECUTE sys.sp_cdc_enable_db开启后如图会自动创建一个 数据库实例为 cdc 并包括以下表#### CDC 表说明
cdc.change_tables：表开启cdc后会插入一条数据到这张表中，记录表一些基本信息
cd
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2024-03-25 13:53:21
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1.简介Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。详细介绍可查阅官网：kafka官网2.环境搭建2.1 安装JDK下载地址：jre下载2.2 安装Zookeeper下载地址：(https://zookeeper.apache.org/releases.html)下载后，解压放在目录D:\bigdata（本文所用的目录）下，关于zookeeper以及kafka的目录，路径中最好不要出现空格，
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2024-04-18 08:57:50
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前一篇文章介绍了如何使用kafka收发消息，但是对于kafka的核心概念并没有详细介绍，这里将会对包括kafka基本架构以及消费者、生产者API涉及的术语进行说明。了解这些术语有助于更深入理解kafka。brokertopicstreampartitionoffsetproducerconsumerconsumer group要了解这些术语，我们先看下kafka整个消息处理过程：消息由produc
1、Kafka实战应用场景 2、 Kafka基本概念 Kafka broker。kafka服务端，Consumer消费者 Producer生产者Topic与分区是一对多的关系；offset是消息分区中的唯一标识，通过offset定位具体的分区找到消息所在。分区：可看成是一个可追加的日志文件。分区是有序的，To
postgresql 使用Debezium同步数据到kafka
原创
2021-02-07 10:44:46
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# 使用Kafka CDC监听MySQL的完整指南
在现代应用中，实时数据处理变得越来越流行，MongoDB、PostgreSQL、MySQL等数据库频繁需要与Apache Kafka集成以实现数据的消费者发布。下面的文章将详细讲解如何使用Kafka进行Change Data Capture（CDC）来监听MySQL的变化。我们将分为几个步骤进行说明。
## 流程概述
下面是实施Kafka
目录1. CDC简介1.1. 什么是CDC1.2. CDC的种类1.3. Flink-CDC2. 基于DataStream方式的FlinkCDC应用2.1. 导入依赖2.2. 编写代码2.2.1. 主类-从业务库中获取数据并写入到kafka中2.2.2. 自定义反序列化器2.2.3. 各方法参数详解3. FlinkSQL方式的应用1. CDC简介1.1. 什么是CDC Change Da
一. 背景数据准实时复制（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。我们评估了几种开源产品，canal,debezium,flink CDC等产品。作了如下的对比：组件CanalDebeziumFlink开源方阿里redhatflink社区+阿里开发语言JavaJavaJ
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2023-10-08 22:08:48
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# Flink CDC, MySQL, Kafka和Hudi的科普
在现代数据处理和分析中，实时的数据流处理变得越来越重要。Apache Flink是一个流处理和批处理框架，能够处理高吞吐量和低延迟的数据。Flink CDC（Change Data Capture）是Flink的一个特性，用于捕获和处理数据库的变更。
在本篇文章中，我们将深入了解如何使用Flink CDC从MySQL数据库中捕
原创
2023-08-02 06:52:14
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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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phone_no String) ENGINE = MergeTree ()
ORDER BY
(appKey, appVersion, deviceId, phone_no);8.起一个Kafka生产者发送一条消息，然后观察clickhouse对应表里的情况
9.观察clickhouse表里数据的情况
### #代码
1.主程序类package com.kszx;
import
