很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题。同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到 Kafka，跟大家分享一下，希望对你有帮助。本次 MySQL 数据实时同步到 Kafka 大概只花了几分钟就完成。使用的工具是 Tapdata Cloud，这个工具是永久免费的。第一步：配置M
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2023-07-31 23:41:01
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下载以下文件,解压，放置到kafka的libs目录kafka-connect-jdbc-4.1.1从这里选择适合的mysql connectormysql-connector-java-8.0.16.jar将里面的jar文件提取出来，也放到kafka的libs目录在config目录下创建 connect-mysql-source.properties创建 A数据库源表personCREA
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2023-06-01 09:32:32
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1、canal的工作原理1、在我们对mysql进行增删改的操作（查询除外），Master主库会将我们的操作记录写到二进制日志（binary log）中 2、Slave从库向Master主库发送dump协议，将Master主库的binary log events拷贝到它的中继日志（relay log） 3、Slava读取中继日志数据，将改变的数据同步到自己的数据库中 4、canal的工作原理就很简单
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2023-10-26 22:02:35
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随着业务系统架构基本完备，数据层面的建设比较薄弱，目前工作重心在于搭建一个小型的数据平台。优先级比较高的一个任务就是需要近实时同步业务系统的数据（包括保存、更新或者软删除）到一个另一个数据源，持久化之前需要清洗数据并且构建一个相对合理的便于后续业务数据统计、标签系统构建等扩展功能的数据模型。基于当前团队的资源和能力，优先调研了Alibaba开源中间件Cana
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2023-08-22 17:22:01
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Debezium同步MySQL变更到kafka DebeziumDebezium同步MySQL变更到kafkaKafka Connect教程api安装配置使用 Debezium 连接器MySQL 连接器配置示例 前期准备: 完成 Kafka Connect Source和MySQL集成 官网: https://debezium.io/documentation/reference/1.5/inst
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2024-01-05 21:41:37
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使用Kafka的Connect监听Mysql数据并同步到ElasticSearch-刘宇一、安装zookeeper1、解压zookeeper的tar包2、创建zookeeper所使用到的文件夹3、修改zookeeper配置文件4、添加zookeeper唯一标识5、启动zookeeper二、安装kafka1、解压2、修改配置文件3、后台启动kafka三、安装Elasticsearch1、解压Ela
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2023-09-15 19:55:50
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Maxwell实时同步MySQL数据到Kafka一、Maxwell概述Maxwell 是由美国Zendesk公司开源，用Java编写的MySQL变更数据抓取软件。它会实时监控Mysql数据库的数据变更操作（包括insert、update、delete），并将变更数据以 JSON 格式发送给 Kafka等流数据处理平台。Maxwell输出的json字段说明：字段解释database变更数据所属的数据
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2024-02-16 11:00:52
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maxwell 是由美国zendesk开源，用java编写的Mysql实时抓取软件。其抓取的原理也是基于binlog。 1 工具对比Maxwell与Canal相比，具有以下特点：Maxwell 没有 Canal那种server+client模式，只有一个server把数据发送到消息队列或redis。Maxwell 有一个亮点功能，就是Canal只能抓取最新数据，对已存在的历史数据没有
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2023-09-03 19:33:24
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Update： Canal与Camus的结合使用，见https://www.jianshu.com/p/4c4213385368。Canal是阿里开源的一个比较有名的Java中间件，主要作用是接入数据库（MySQL）的binlog日志，实现数据的增量订阅、解析与消费，即CDC（Change Data Capture）。近期我们计划将数据仓库由基于Sqoop的离线按天入库方式改为近实时入库，Cana
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2024-06-17 22:37:01
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Canal是阿里开源的一个比较有名的Java中间件，主要作用是接入数据库（MySQL）的binlog日志，实现数据的增量订阅、解析与消费，即CDC（Change Data Capture）。近期我们计划将数据仓库由基于Sqoop的离线按天入库方式改为近实时入库，Canal自然是非常符合需求的。Canal的模块设计精妙，但代码质量低，阅读起来比较困难。在其GitHub Wiki中详细叙
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2024-07-18 17:42:21
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文章目录canal简介安装canal写入kafka单条写入限制连接需要sasl鉴权的kafka canal简介canal官网简介canal，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费。这句介绍有几个关键字：增量日志，增量数据订阅和消费。这里我们可以简单地把canal理解为一个用来同步增量数据的一个工具。接下来我们看一张官网提供的示意图： can
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2023-12-19 22:47:00
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文章目录mysql、redis、kafka的复制功能mysql的复制异步复制完全同步复制半同步复制redis的复制完整重同步部分重同步kafka的复制首领副本（leader）跟随者副本（follower）同步副本（ISR）参考文献 mysql、redis、kafka的复制功能 上次面试中面试官问到了一个mysql的复制功能，当时答上来了主从复制的主要流程，当问到完全同步复制和半同步复制时，脑海中
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2024-01-21 12:47:46
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我们先来看一个代码架构图： 功能介绍：实现一个可配置化可监控的，实时监听mysql库表变动，推送数据到kafka，实时入库新的库表功能。使用到的技术有canal同步中间件，kafka消息队列，大数据实时计算流引擎flink以及并发编程等技术。分为mysqlTokafka、kafkaTomysql两部分讲，这一篇我们实现mysql数据推送到kafka。一、kafka生产者端代码
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2023-11-28 16:38:39
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1、首先导入依赖<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
<maven
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2023-09-03 19:34:57
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一、架构介绍生产中由于历史原因 web 后端，mysql 集群，kafka 集群（或者其它消息队列）会存在以下三种结构。1 .数据先入mysql 集群，再入kafka数据入的MySQL 集群是不可更改的，如何再高效的将数据写入kafka呢？A），在表中存在自增ID 的字段，然后根据ID ，定期扫描表，然后将数据入kaf
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2024-08-03 13:20:50
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发布消息通常有两种模式：consumers可以同时从服务端读取消息，每个消息只被其中一个consumer读到发布-订阅模式(publish-subscribe):消息被广播到所有的consumer中，但这里订阅者是个组而不是单个consumer。kafka消费消息机制：consumer group 内的一个 consumer 所消费，且 consumer 消费消息时不关注 offset，
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2023-08-27 21:49:35
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spring boot+kafka+canal实现监听MySQL数据库一、zookeeper安装kafka依赖于zookeeper，安装kafka前先安装zookeeper下载地址：https://zookeeper.apache.org/releases.html本次示例使用的是 3.5.9版本，下载后将压缩文件上传至linux环境并且解压解压后bin目录下有zoo_sample.cfg文件，z
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2023-10-09 15:18:10
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首先说下我们的业务：我们是做第三方支付的，收单那边有很多数据，技术选型上选择了灵活方便的mysql，通过强大的分表分库中间件，我们能够轻松构建百库百表的巨大mysql集群，并且实现了不错的TPS。但是运营的瓶颈就显现出来，我们需要通过各种各样的条件来查询我们的订单交易，通过我们搭建的分表分库的mysql集群很难满足要求。ElasticSearch凭借着不错的搜索性能，完美满足了我们的业务要求，那么
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2024-05-21 17:42:22
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一、事务场景最简单的需求是producer发的多条消息组成一个事务这些消息需要对consumer同时可见或者同时不可见 。producer可能会给多个topic，多个partition发消息，这些消息也需要能放在一个事务里面，这就形成了一个典型的分布式事务。kafka的应用场景经常是应用先消费一个topic，然后做处理再发到另一个topic，这个consume-transform-produce过
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2023-10-19 16:37:01
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kafka 始于linkedIn公司 （scala语言编写），现以捐献给apache基金会 总所周知，kafka数据持久化与磁盘。为什么kafka基于磁盘比基于内存还要快。 1.kafka的数据文件是二进制文件，相对文本文件要小，减少了很多数据传输，提高了速度2.kafka是对于磁盘进行顺序读写，避免了磁盘随机写的磁盘寻道的开销3.kakfa
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2024-01-03 13:16:43
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