什么是数据抽取 数据抽取是指从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据。实际应用中，数据源较多采用的是关系数据库。[编辑]数据抽取的方式 (一) 全量抽取 全量抽取类似于数据迁移或数据复制，它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数 据库中抽取出来，并转换成自己的ETL 工具可以识别的格式。全...
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2014-05-29 22:00:00
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本文讲述如何利用 Oracle CDC 和 PDI 来实现 Oracle 数据库向其他数据源的数据同步。第一节 介绍Oracle CDC，如果您熟悉 Oracle CDC 可以跳过该节。第二节 说明如何配置 PDI 里的 Oracle CDC 输入和 Oracle CDC 输出 插件。第一节 Oracle CDC 介绍（本节主要内容摘自 OWB 用户手册）发布和订阅模型大多数 CDC 系统都需有人
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2024-06-18 13:52:32
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一、CDC简介1.1 什么是CDC CDC是Change Data Capture（变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入、更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。1.2 CDC的种类CDC主要分为基于查询和基于Binlog两种方式，我们主要了解一下这两种之间的区别：基于查询的CDC基于Binl
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2023-11-25 12:38:38
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cdc捕获数据有2中方式： 1同步方式 这种方式的变更是通过触发器实现的，这种模式下捕获变更数据是作为事务修改源表的一部分的。 2异步方式 这种方式是通过redolog，cdc在dml语句提交后捕获，不作为事务的一部分。因此对事务来说没有影响。 异步的模式有3中情况，我们只关心autolog online的模式 publisher必须要有下面的权限： EXECUTE_CATALOG_R
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2021-09-08 09:41:48
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CDC是指从源数据库捕获到数据和数据结构(也称为模式)的增量变更，近乎实时地将
原创
2023-03-02 14:12:00
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# 如何实现 CDC 数据仓库
在现代数据管理中，增量数据捕获（CDC）是构建数据仓库的重要组成部分。它允许我们跟踪和记录数据变化，从而确保数据分析的及时性和准确性。本文将指导你创建一个简单的 CDC 数据仓库，包括所需步骤、代码示例和相应的注释。
## 实现流程
下面是我们实现 CDC 数据仓库的总体步骤：
| 步骤 | 描述
# Hive数据的CDC（Change Data Capture）应用
随着数据驱动决策的普及，企业越来越需要对数据进行实时监控和捕捉变化。此时，CDC（Change Data Capture）成为了一种有效手段。本文将探讨如何在Hive中实现数据的CDC，并提供一些简单的代码示例和流程图，帮助读者理解这一过程。
## 1. 什么是CDC？
CDC是一种数据处理模式，它允许我们捕捉和处理数据
原创
2024-08-04 07:41:40
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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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Flink cdc 2.1.1 发布后，更新了很多新功能以及知识点，今天为大家全面总结了 CDC 的知识点如 无锁算法及面试高频考点。具体内容如下：1 cdc 简介2 Flink cdc 2.1.1 新增内容3 核心知识点解刨4 CDC 高频面试题 1 cdc 简介CDC (Change Data Capture) 是一种用于捕捉数据库变更数据的技术，Flink 从 1.11 版本开始原
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2023-09-24 22:08:38
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使用 PDI 和 Oracle CDC 来实现Oracle 数据库向其他数据库的数据同步关键字: 数据交换 本文讲述如何利用 Oracle CDC 和 PDI 来实现 Oracle 数据库向其他数据源的数据同步。第一节 介绍Oracle CDC，如果您熟悉 Oracle CDC 可以跳过该节。第二节 说明如何配置 PDI 里的 Oracle CDC 输入和 Oracle CDC 输出 插件。&nb
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2024-05-21 17:05:16
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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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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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hadoop之Spark强有力竞争者Flink,Spark与Flink：对比与分析Spark是一种快速、通用的计算集群系统，Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集(RDD)，它是一个元素集合，划分到集群的各个节点上，可以被并行操作。而Flink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台。Apache Flink，apache顶级项目，是一个高效、分布式、基于Java实现的通用大数据分析
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2023-08-06 18:15:16
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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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Streaming ELT 同步 MySQL 到 Doris这篇教程将展示如何基于 Flink CDC 快速构建 MySQL 到 Doris 的 Streaming ELT 作业，包含整库同步、表结构变更同步和分库分表同步的功能。 本教程的演示都将在 Flink CDC CLI 中进行，无需一行 Java/Scala 代码，也无需安装 IDE。准备阶段准备一台已经安装了 Docker 的 Linu
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2024-08-19 17:56:35
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Checkpoint介绍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。每个需要checkpoint的应用在启动时，Flink的JobManage
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2024-03-10 20:51:44
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# 使用 Flink CDC 解析 MySQL 数据
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，能够实时处理大规模数据流。随着云原生架构的普及，Flink 的使用场景也越来越广泛。Flink CDC（Change Data Capture）能够帮助用户实时捕捉数据库的变化，特别是在 MySQL 这样的关系型数据库中应运而生。本文将介绍如何使用 Flink CDC 解析 MySQL 数据，
原创
2024-08-03 10:04:52
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# 使用 Flink CDC 获取 MySQL 数据
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，而 Flink CDC（Change Data Capture）则是基于 Flink 构建的功能，能够轻松捕获和流式传输数据库中的变更数据。本文将介绍如何使用 Flink CDC 获取 MySQL 数据，并且提供详细的代码示例和步骤。
## 什么是 Flink CDC？
Flink CDC
原创
2024-10-12 03:13:43
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Flink CDC 监听 MySQL 数据是一项非常实用的技术，它可以帮助我们实时跟踪 MySQL 数据库中的数据变化。这篇文章将带你通过一系列的步骤，帮助你理解如何成功实现 Flink CDC 与 MySQL 的整合，整个过程包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展等内容。
### 环境准备
在开始之前，我们需要准备好相应的环境。以下是 Flink CDC 和 MyS
# 使用 SDC 和 CDC 抽取 MySQL 数据的指南
在现代数据处理场景下，数据抽取是一个重要的环节。实现数据的高效抽取, 我们常常使用流式数据采集技术，包括 SDC（Stream Data Collector）和 CDC（Change Data Capture）。这篇文章将详细介绍如何利用 SDC 和 CDC 抽取 MySQL 数据，并提供相应的代码示例。
## 什么是 SDC 和 C
