debezium提供了多种基于kafka的连接器，方便对RDB做数据流处理，包括:MongoDB,Oracle,Mysql,SqlServer,Postgresql,可扩展性强，代码可控，本篇介绍基于mysql的安装使用
本文将会实现一套完整的Debezium结合Kafka Connect实时捕获MySQL变更事件写入Elasticsearch并实现查询的流程.
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？
Mysql 作为传统的关系型数据库，主要面向 OLTP，性能优异，支持事务，但是在一些全文检索，复杂查询上面并不快。Elasticsearch 底层基于 Lucense 实现，天然分布式，采用倒排索引存储数据，全文检索效率很高，使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。
自2019年12月发布1.0版本以来，社区一直在积极构建一个全面的开源低延迟变更数据捕获(CDC)平台。在过去的三年里，我们扩展了Debezium的产品组合，包括用于Oracle的稳定连接器、社区主导的Vitess连接器、增量快照的引入、多分区支持等等。在社区活跃贡献者和提交者的帮助下，Debezium成为CDC领域事实上的领导者，部署在多个行业的许多组织的生产环境中，使用数百个连接器将数据更改从数千个数据库平台输出到实时流。
Debezium 是一个分布式平台，它将现有的数据库转换为事件流，应用程序消费事件流，就可以知道数据库中的每一个行级更改，并立即做出响应。
Debezium 是一个开源的分布式平台，用于捕获数据库的变更数据（Change Data Capture，CDC）。它支持多种数据库，包括 MySQL。下面我们详细说一下如何进行配置。
为了实现分库分表前期的安全操作, 希望分表的数据还是能够暂时合并到原表中, 使用基于kafka connect实现, debezium做connect source, kafka-jdbc-connector-sink做sink.
CDC 变更数据捕获技术可以将源数据库的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的。本文基于腾讯云 Oceanus 提供的 Flink CDC 引擎，着重介绍 Flink 在变更数据捕获技术中的应用。 一、CDC 是什么？ CDC 是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库（Source）的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的（Sink）。在同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUP BY）、多表的关联（JOIN）等。 例如对于电商平台，用户的订单
MySQL Binary Log包含了针对数据库执行DDL(Data Definition Language)和DML(Data Manipulation Language)操作的完整事件，其被广泛应用于数据复制和数据恢复场景。本文所分享的就是一种基于MySQL Binary Log特性实现增量数据近实时同步到Elasticsearch的一种技术。要想实现增量数据的同步，仅仅有binary log是不够的，我们还需要一款变更数据捕获(CDC，Change Data Capture)工具，可能大家很快就会想到阿里巴巴开源的Canal。没错，但本文今天给大家分享一款新的开源工具：Debezium。Debezium构建于Kafka之上，它为MySQL、MongoDB、PostgreSQL、Orcale和Cassandra等一众数据库量身打造了一套完全适配于Kafka Connect的source connector。首先，source connector会实时获取由INSERT、UPDATE和DELETE操作所触发的数据变更事件；然后，将其发送到Kafka topic中；最后，我们使用sink connector将topic中的数据变更事件同步到Elasticsearch中去，从而最终实现数据的近实时流转，如下图所示。
CDC 是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库（Source）的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的（Sink）。在同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUP BY）、多表的关联（JOIN）等。
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
自从计算机出现以来，我们一直在尝试寻找计算机存储一些信息的方法，存储在计算机上的信息（也称为数据）有多种形式，数据变得如此重要，以至于信息现在已成为触手可及的商品。多年来数据以多种方式存储在计算机中，包括数据库、blob存储和其他方法，为了进行有效的业务分析，必须对现代应用程序创建的数据进行处理和分析，并且产生的数据量非常巨大！有效地存储数PB数据并拥有必要的工具来查询它以便使用它至关重要，只有这样对该数据的分析才能产生有意义的结果。
关于mongodb数据实时同步，如果只是做数据备份的话，直接搭建一个replica set集群或者shard集群就可以实现目的了。但这样的话作为备份库的节点都是secondery，你没法往备份库上写数据上去。
我们数据库中的数据一直在变化，有时候我们希望能监听数据库数据的变化并根据变化做出一些反应，比如更新对应变化数据的缓存、增量同步到其它数据源、对数据进行检测和审计等等。而这种技术就叫变更数据捕获（Change Data Capture）。对于这种技术我们可能知道一个国内比较知名的框架Canal，非常好用！但是Canal有一个局限性就是只能用于Mysql的变更数据捕获。今天来介绍另一种更加强大的分布式CDC框架Debezium。
在研究 Flink CDC 时，其中涉及了 Debezium，便决定研究一下 Debezium。这篇文章简单介绍了 Debezium 是什么，以及它的架构和特性。后续文章中会后续介绍其功能特性以及如何使用。
本文最初发表于 RedHat 的开发者站点，经原作者 Bilgin Ibryam 许可，由 InfoQ 中文站翻译分享。
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。
Debezium是一组分布式服务，用于捕获数据库中的更改，以便应用程序看到这些更改并作出响应。Debezium在一个变更事件流中记录每个数据库表中所有行级别的变更，应用程序只需读取这些流，以查看变更事件的发生，并且和他们发生时的顺序一致。
debezium-v1.1.1.Final/debezium-api/src/main/java/io/debezium/engine/spi/OffsetCommitPolicy.java
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。
目前公司离线数仓现状，数仓部门每日凌晨后处理昨天的线上业务数据，因此第二天业务人员才看到的报表，数据是T-1的，因此数据是具有滞后性，尤其在互联网金融公司，有业务人员需要做信贷的风险管控，及时的调整一些风控规则和策略，但是不能立刻看到效果，而是需要等到第二天才可以看到调整的效果，因此才有了实时数仓的需求。线上业务数据基本存储在Mysql和MongoDB数据库中，因此实时数仓会基于这两个工作流实现，本文重点讲述基于MongoDB实现实时数仓的架构。
以docker的方式启动debezium。 Start Zookeeper 1 docker run -it --rm --name zookeeper -p 2181:2181 -p 2888:2888 -p 3888:3888 debezium/zookeeper:0.8 Start Kafka 1 docker run -it --rm --name kafka -p 9092:9092 --link zookeeper:zookeeper debezium/kafka:0
debezium-v1.1.1.Final/debezium-core/src/main/java/io/debezium/util/ElapsedTimeStrategy.java
你好，我是 Guide！这里是 JavaGuide 的开源项目推荐第 2 期，每一期我都会精选 5 个高质量的 Java 开源项目推荐给大家。
实时数仓的第一步便是变更数据捕获（CDC）,Debezium就是一款功能非常强大的CDC工具。Debezium是构建于Kafka之上的，将捕获的数据实时的采集到Kafka上
运行Debezium涉及三个主要服务:Zookeeper、Kafka和Debezium的连接器服务。 本教程将指导您使用Docker和Debezium的Docker映像启动这些服务的单个实例。 另一方面，生产环境需要运行每个服务的多个实例，以保证性能、可靠性、复制和容错。 这可以通过OpenShift和Kubernetes这样的平台来实现，该平台可以管理运行在多个主机和机器上的多个Docker容器，但通常需要在专用硬件上安装。
debezium-v1.1.1.Final/debezium-connector-mysql/src/main/java/io/debezium/connector/mysql/Reader.java
数仓的基础是数据，没有数据，那么数仓就是一个空壳，数据的来源有很多，我们需要按照一个规则和流程来制定采集方案，还要根据数据的特性和用途选取合适的采集程序，数据的采集我们一般分为全量和增量，对于一些业务场景，也需要二者配合使用。
Flink CDC 于 2021 年 11 月 15 日发布了最新版本 2.1，该版本通过引入内置 Debezium 组件，增加了对 Oracle 的支持。本方案主要对 flink-connector-oracle-cdc进行试用。首先在本地对 Oracle CDC 进行调试通过，然后结合腾讯云产品流计算 Oceanus、EMR（Kudu）实现了 Oracle-Oceanus-Kudu 一体化解决方案，其中并无复杂的业务逻辑实现（这里进行最简单的数据转移，用户可根据实际业务情况编写相应代码），并对其中发现的一些问题进行归纳整理与读者分享。
debezium-v1.1.1.Final/debezium-core/src/main/java/io/debezium/connector/base/ChangeEventQueueMetrics.java
debezium-v1.1.1.Final/debezium-core/src/main/java/io/debezium/heartbeat/Heartbeat.java
简单理解就是Debezium可以捕获数据库中所有行级的数据变化并包装成事件流顺序输出。
在本次实验中，您将使用 Cloudera SQL Stream Builder来捕获和处理来自外部数据库中活动的更改。
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。
debezium-v1.1.1.Final/debezium-connector-mysql/src/main/java/io/debezium/connector/mysql/RecordMakers.java
debezium-v1.1.1.Final/debezium-connector-mysql/src/main/java/io/debezium/connector/mysql/BinlogReader.java
本文主要研究一下debezium的SnapshotChangeRecordEmitter
审计日志系统有很多应用场景，而不仅仅是存储用于审计目的的数据。除了合规性和安全性的目的之外，它还能够被市场营销团队使用，以便于锁定目标用户，也可以用来生成重要的告警。
我很高兴宣布 Debezium 1.9 系列的第一个版本 1.9.0.Alpha1 正式发布。这是新的一年来的第一个新版本！Debezium 1.9.0.Alpha1 版本包含大量修复和改进，最显着的是改进了指标以及提供对 Oracle ROWID 数据类型的支持。
作者：于乐，腾讯 CSIG 工程师 解决方案描述 概述 Flink CDC 于 2021 年 11 月 15 日发布了最新版本 2.1，该版本通过引入内置 Debezium 组件，增加了对 Oracle 的支持。本方案主要对 flink-connector-oracle-cdc进行试用。首先在本地对 Oracle CDC 进行调试通过，然后结合腾讯云产品流计算 Oceanus、EMR（Kudu）实现了 Oracle-Oceanus-Kudu 一体化解决方案，其中并无复杂的业务逻辑实现（这里进行最简单的数据转
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