debezium-資料實時捕獲和傳輸管道(CDC)
標籤
PostgreSQL , debezium , kafka , CDC
背景
在業務系統中,會涉及到多個資料來源的資料流轉,例如線上系統的資料流轉到分析系統、流計算系統、搜尋引擎、快取系統、事件處理系統等。
為了實現這一目的,CDC系統應運而生,CDC系統用於捕獲上游資料的實時變化(已提交的資料),寫入訊息佇列(例如KAFKA)持久化。下游系統,消費訊息佇列的資料。從而實現實時的資料流轉。
debezium是一個開源的分散式CDC系統,支援對接各種資料來源,將上游已持久化的資料變更捕獲後寫入訊息佇列。
https://github.com/debezium/debezium
上游是PostgreSQL、MySQL時,支援通過WAL、BINLOG實時捕獲已提交事務資料。
https://github.com/debezium/postgres-decoderbufs
通過這種方法,可以將資料從MySQL實時同步到PostgreSQL,或者從其他系統,將資料實時同步到PostgreSQL。
由於PostgreSQL的功能強大,支援平行計算、空間資料處理、文字分析、資料探勘、機器學習、複雜查詢、冷熱分離儲存、分散式架構(citus, greenplum, xl)等。
PostgreSQL可以用於這些系統的中心資料庫(分析、複雜查詢、挖掘),搜尋引擎(全文檢索、模糊檢索、相似檢索),實時預警(流式事件處理),空間資料庫(PostGIS空間資料實時處理)。
相關文章
- SQL Server 變更資料捕獲(CDC)SQLServer
- 如何實現對 Oracle 的實時資料捕獲和效能調優|Flink CDC 專題Oracle
- Oracle CDC 變更資料捕獲技術Oracle
- 資料抽取中的CDC(變化資料捕獲)方式
- 變更資料捕獲CDC的八個實際案例 - Dunith
- zendesk/maxwell:MySQL的CDC資料更新捕獲者MySql
- 使用Spring Cloud Data Flow + CDC Debezium源實時實現變更資料捕獲 - SpringIOSpringCloud
- 資料實時傳輸平臺(CDC)與低程式碼平臺(APAAS)資料整合
- 使用SQLServer 2008的CDC功能實現資料變更捕獲SQLServer
- 變更資料捕獲CDC幾種應用場景 - RTInsights
- Oracle GoldenGate 12c實時捕獲SQL Server資料OracleGoSQLServer
- 使用嵌入式Debezium和SpringBoot捕獲更改資料事件(CDC) - Sohan GanapathySpring Boot事件
- 【iCore3 雙核心板】例程十五:USB_CDC實驗——高速資料傳輸
- Airbnb的變更資料捕獲系統,實現資料突變實時響應AI
- 【iCore4 雙核心板_ARM】例程十五:USB_CDC實驗——高速資料傳輸
- Android前後端gson傳輸資料和listview獲取positionAndroid後端View
- 使用 C# 捕獲程式輸出C#
- STM32標準庫通用定時器輸入捕獲定時器
- 資料線線損和長度對資料傳輸和網路傳輸的影響
- Flink CDC 系列 - 實現 MySQL 資料實時寫入 Apache DorisMySqlApache
- 對資料泵資料傳輸的時間統計
- 使用IBM InfoSphere CDC Transaction Stage實現高效的資料獲取IBM
- 如何捕獲html資料表格連結?HTML
- Kafka已經成為一個成熟的ETL CDC資料管道平臺Kafka
- 事件冒泡 和 事件捕獲事件
- Auto.js Pro 資料獲取 與 異常捕獲JS
- 基於 Flink CDC 打造企業級實時資料整合方案
- 使用 Postgres、Debezium 和 Kafka 流式傳輸資料Kafka
- Solaris 資料備份和傳輸工具(轉)
- FTP的傳輸有兩種方式:ASCII傳輸模式和二進位制資料傳輸模式FTPASCII模式
- 實現服務端和客戶端的實時雙向資料傳輸-WebSocket簡單瞭解服務端客戶端Web
- JavaScript事件捕獲冒泡與捕獲JavaScript事件
- 探索SPI單線傳輸模式:時鐘線與資料傳輸的簡化之道模式
- 集計時對於溢位的捕獲和處理
- hal 編碼器做使用者輸入時捕獲初值的設定
- [Flink/CDC/資料整合] 資料增量整合方案:Flink CDC
- 單資料庫捕獲應用例項——流資料庫
- Linux防火牆資料包捕獲模組(轉)Linux防火牆