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Kafka Connect JDBC:是否可以在批量模式下加载banle，但只有当表中的任何记录发生更改时才可以加载banle？

Kafka Connect JDBC是一个用于将Kafka和关系型数据库进行连接的工具。它允许将数据库中的数据以消息的形式传输到Kafka，并且可以将Kafka中的消息写回到数据库中。

对于给定的问题，Kafka Connect JDBC可以在批量模式下加载数据，但只有当表中的任何记录发生更改时才会加载数据。这意味着只有当表中的数据发生变化时，Kafka Connect JDBC才会将这些变化的数据加载到Kafka中。

这种机制可以确保只有发生变化的数据才会被加载，从而减少了不必要的数据传输和处理。这对于实时数据同步和增量数据处理非常有用。

推荐的腾讯云相关产品是TDMQ（消息队列TDMQ），它是腾讯云提供的一种高性能、高可靠、可弹性扩展的消息队列服务。TDMQ可以与Kafka Connect JDBC结合使用，实现可靠的数据传输和处理。

TDMQ产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/tdmq

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Kafka生态

Confluent提供了业界唯一的企业级事件流平台，Confluent Platform通过将来自多个源和位置的数据集成到公司的单个中央事件流平台中，可以轻松构建实时数据管道和流应用程序。Confluent平台使您可以专注于如何从数据中获取业务价值，而不必担心诸如在各种系统之间传输或处理数据的基本机制。具体来说，Confluent平台简化了将数据源连接到Kafka，使用Kafka构建应用程序以及保护，监视和管理Kafka基础架构的过程。

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Kafka Connect JDBC Source MySQL 增量同步

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07 Confluent_Kafka权威指南第七章：构建数据管道

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Kafka核心API——Connect API

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《一文读懂腾讯云Flink CDC 原理、实践和优化》

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一文读懂Kafka Connect核心概念

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基于Apache Hudi和Debezium构建CDC入湖管道

当想要对来自事务数据库（如 Postgres 或 MySQL）的数据执行分析时，通常需要通过称为更改数据捕获[4] CDC的过程将此数据引入数据仓库或数据湖等 OLAP 系统。Debezium 是一种流行的工具，它使 CDC 变得简单，其提供了一种通过读取更改日志[5]来捕获数据库中行级更改的方法，通过这种方式 Debezium 可以避免增加数据库上的 CPU 负载，并确保捕获包括删除在内的所有变更。现在 Apache Hudi[6] 提供了 Debezium 源连接器，CDC 引入数据湖比以往任何时候都更容易，因为它具有一些独特的差异化功能[7]。Hudi 可在数据湖上实现高效的更新、合并和删除事务。Hudi 独特地提供了 Merge-On-Read[8] 写入器，与使用 Spark 或 Flink 的典型数据湖写入器相比，该写入器可以显着降低摄取延迟[9]。最后，Apache Hudi 提供增量查询[10]，因此在从数据库中捕获更改后可以在所有后续 ETL 管道中以增量方式处理这些更改下游。

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KLOOK客路旅行基于Apache Hudi的数据湖实践

客路旅行（KLOOK）是一家专注于境外目的地旅游资源整合的在线旅行平台，提供景点门票、一日游、特色体验、当地交通与美食预订服务。覆盖全球100个国家及地区，支持12种语言和41种货币的支付系统,与超过10000家商户合作伙伴紧密合作，为全球旅行者提供10万多种旅行体验预订服务。KLOOK数仓RDS数据同步是一个很典型的互联网电商公司数仓接入层的需求。对于公司数仓，约60%以上的数据直接来源与业务数据库，数据库有很大一部分为托管的AWS RDS-MYSQL 数据库，有超100+数据库/实例。RDS直接通过来的数据通过标准化清洗即作为数仓的ODS层，公司之前使用第三方商业工具进行同步，限制为每隔8小时的数据同步，无法满足公司业务对数据时效性的要求，数据团队在进行调研及一系列poc验证后，最后我们选择Debezium+Kafka+Flink+Hudi的ods层pipeline方案，数据秒级入湖，后续数仓可基于近实时的ODS层做更多的业务场景需求。

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如何利用 Flink CDC 实现数据增量备份到 Clickhouse

首先什么是CDC ？它是Change Data Capture的缩写,即变更数据捕捉的简称，使用CDC我们可以从数据库中获取已提交的更改并将这些更改发送到下游，供下游使用。这些变更可以包括INSERT,DELETE,UPDATE等操作。

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Mysql实时数据变更事件捕获kafka confluent之debezium

如果你的后端应用数据存储使用的MySQL，项目中如果有这样的业务场景你会怎么做呢？

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kafka中文文档

之前的版本：0.7.x，0.8.0，0.8.1.X，0.8.2.X，0.9.0.X，0.10.0.X。

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通过kafka/flink加载MySQL表数据消费快速安装配置

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Edge2AI之使用 Flink/SSB 进行CDC捕获

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Grab 基于 Apache Hudi 实现近乎实时的数据分析

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Flink实时消费业务数据Demo Debezium监控MySQL用FlinkSQL实时消费 1、环境准备 ## 各组件版本 MySQL：5.7.21-log ## 开启binlog kafka_2.11-2.4.1 ## Kafka Flink:1.12.0 ## Flink_1.12.0官方推荐使用Kafka_2.4.1 Zookeeper:3.4.6 ## 所需组件下载地址 ## kafka_2.11-2.4.1.tgz 链接：https://pan.baidu.com/s/1-YUvHj8B10VG

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Apache Hudi 0.10.0版本重磅发布！

在发布的Apache Hudi 0.10.0版本中共解决了388个issue，包括众多重磅特性支持以及Bug修复。

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通过流式数据集成实现数据价值（3）- 实时持续数据收集

作为所有流式数据集成解决方案的起点，需要实时持续收集数据。这被称为“流优先”方法，如果没有此初始步骤，流式数据集成和流分析解决方案都无法执行。实现此方法的方式因数据源不同而不同，但都具有一些共同的要求：

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在CDP平台上安全的使用Kafka Connect

在这篇文章中，将演示如何将 Kafka Connect 集成到 Cloudera 数据平台 (CDP) 中，从而允许用户在 Streams Messaging Manager 中管理和监控他们的连接器，同时还涉及安全功能，例如基于角色的访问控制和敏感信息处理。如果您是将数据移入或移出 Kafka 的开发人员、管理员或安全专家，那么这篇文章适合您。但在我介绍细节之前，让我们先从基础开始。

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Yotpo构建零延迟数据湖实践

随着系统变得越来越复杂，我们需要更多的解决方案来集中维护大量数据，以便对其进行监控和查询，而又不会干扰运营数据库。在Yotpo，我们有许多微服务和数据库，因此将数据传输到集中式数据湖中的需求至关重要。我们一直在寻找易于使用的基础架构（仅需配置），以节省工程师的时间。

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把 mysql 的数据迁移到 es 有很多方式，比如直接用 es 官方推荐的 logstash 工具，或者监听 mysql 的 binlog 进行同步，可以结合一些开源的工具比如阿里的 canal。

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0836-Apache Druid on HDP

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大数据全体系年终总结

1、文件存储当然是选择Hadoop的分布式文件系统HDFS，当然因为硬件的告诉发展，已经出现了内存分布式系统Tachyon，不论是Hadoop的MapReduce,Spark的内存计算、hive的MapReuduce分布式查询等等都可以集成在上面，然后通过定时器再写入HDFS，以保证计算的效率，但是毕竟还没有完全成熟。

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写入 Hudi 数据集

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干货 | 五千字长文带你快速入门FlinkSQL

最近几天因为工作比较忙，已经几天没有及时更新文章了，在这里先给小伙伴们说声抱歉…临近周末，再忙再累，我也要开始发力了。接下来的几天，菌哥将为大家带来关于FlinkSQL的教程，之后还会更新一些大数据实时数仓的内容，和一些热门的组件使用！希望小伙伴们能点个关注，第一时间关注技术干货！

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数据同步工具之FlinkCDC/Canal/Debezium对比

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。本文把市面上常见的几种开源产品，Canal、Debezium、Flink CDC 从原理和适用做了对比，供大家参考。

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Kafka Connect | 无缝结合Kafka构建高效ETL方案

Kafka connect是Confluent公司(当时开发出Apache Kafka的核心团队成员出来创立的新公司)开发的confluent platform的核心功能。可以很简单的快速定义 connectors 将大量数据从 Kafka 移入和移出. Kafka Connect 可以摄取数据库数据或者收集应用程序的 metrics 存储到 Kafka topics，使得数据可以用于低延迟的流处理。一个导出的 job 可以将来自 Kafka topic 的数据传输到二级存储，用于系统查询或者批量进行离线分析。

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「首席看架构」CDC (捕获数据变化) Debezium 介绍

Debezium是一个分布式平台，它将您现有的数据库转换为事件流，因此应用程序可以看到数据库中的每一个行级更改并立即做出响应。Debezium构建在Apache Kafka之上，并提供Kafka连接兼容的连接器来监视特定的数据库管理系统。Debezium在Kafka日志中记录数据更改的历史，您的应用程序将从这里使用它们。这使您的应用程序能够轻松、正确、完整地使用所有事件。即使您的应用程序停止(或崩溃)，在重新启动时，它将开始消耗它停止的事件，因此它不会错过任何东西。

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Kafka Connect | 无缝结合Kafka构建高效ETL方案

很多同学可能没有接触过 Kafka Connect，大家要注意不是Connector。 Kafka Connect 是一款可扩展并且可靠地在 Apache Kafka 和其他系统之间进行数据传输的工具。

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Apache Paimon核心原理和Flink应用进阶

这是一篇较为完整的介绍Apache Paimon和Flink进阶应用的文章，你最好收藏一波。

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Robinhood基于Apache Hudi的下一代数据湖实践

Robinhood 的使命是使所有人的金融民主化。Robinhood 内部不同级别的持续数据分析和数据驱动决策是实现这一使命的基础。我们有各种数据源——OLTP 数据库、事件流和各种第 3 方数据源。需要快速、可靠、安全和以隐私为中心的数据湖摄取服务来支持各种报告、关键业务管道和仪表板。不仅在数据存储规模和查询方面，也在我们在数据湖支持的用例方面，我们从最初的数据湖版本[1]都取得了很大的进展。在这篇博客中，我们将描述如何使用各种开源工具构建基于变更数据捕获的增量摄取，以将我们核心数据集的数据新鲜延迟从 1 天减少到 15 分钟以下。我们还将描述大批量摄取模型中的局限性，以及在大规模操作增量摄取管道时学到的经验教训。

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ClickHouse整合Kafka(读数据)

默认从Kafka Topic的开始位置开始，并在到达消息时对其进行读取。这是正常的方式，但是有时重新读取消息很有用。例如，您可能想在修复架构中的错误或重新加载备份后重新读取消息。幸运的是，这很容易做到。我们只是在消费者组中重置偏移量。

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Greenplum 实时数据仓库实践（5）——实时数据同步

构建实时数据仓库最大的挑战在于从操作型数据源实时抽取数据，即ETL过程中的Extract部分。我们要以全量加增量的方式，实时捕获源系统中所需的所有数据及其变化，而这一切都要在不影响对业务数据库正常操作的前提下进行，目标是要满足高负载、低延迟，难点正在于此，所以需要完全不同于批处理的技术加以实现。当操作型数据进入数据仓库过渡区或ODS以后，就可以利用数据仓库系统软件提供的功能特性进行后续处理，不论是Greenplum、Hive或是其他软件，这些处理往往只需要使用其中一种，相对来说简单一些。

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