Loading [MathJax]/jax/output/CommonHTML/config.js
前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >专栏 >CDC实时数据同步工具选型比较

CDC实时数据同步工具选型比较

原创
作者头像
用户7966476
发布于 2023-09-21 04:42:57
发布于 2023-09-21 04:42:57
3.3K0
举报
文章被收录于专栏:ETET

一丶CDC实时数据同步介绍

CDC实时数据同步指的是Change Data Capture(数据变更捕获)技术在数据同步过程中的应用。CDC技术允许在数据源发生变化时,实时地捕获这些变化,并将其应用到目标系统中,从而保持数据的同步性。CDC实时数据同步具有以下优点:

  1. 实时性:能够几乎实时地将数据变更同步到目标系统中,保持数据的实时性。
  2. 高效性:只传输变更数据,减少了数据传输量,降低了网络带宽和存储需求。
  3. 灵活性:能够支持不同类型的数据源和目标系统,并适应复杂的数据同步需求。
  4. 可靠性:通过对变更操作进行校验和持久化,保证数据同步的可靠性和一致性。

二丶CDC实现方式

1.数据库日志解析:这是最常见的CDC实现方式之一。数据库引擎会以日志文件的形式记录数据变更操作,包括插入、更新和删除等。通过解析数据库的事务日志,可以捕获到数据的变更操作,并将其传输到目标系统进行同步。

2.触发器(Trigger)机制:数据库触发器也是常用的CDC实现方式之一。通过在源数据库表上添加触发器,当数据发生变更时,触发器会被激活并执行相应的逻辑,将变更操作记录下来,并发送到目标系统进行同步。

3.采集工具或代理程序:有些CDC工具提供了自己的采集器或代理程序,这些程序可以监控数据库的变更,并将变更数据捕获并传输到目标系统。这些工具通常会使用轮询或订阅发布模式来实现数据的实时捕获和同步。

4.日志追加(Log Appending)方式:这种方式适用于非关系型数据库或其他不支持传统CDC方法的数据存储系统。它基于日志追加的原理,将数据变更操作记录到一个日志文件中,然后将该日志文件传输到目标系统,目标系统根据日志文件进行数据同步。

三丶常用CDC工具

  1. Sqoop

Sqoop CDC通过监视源数据库的事务日志来实现数据的增量抽取。它能够检测到源数据库中发生的更改操作,并将这些更改操作应用于目标数据库,以保持两者的数据同步。使用CDC,用户可以在不间断的情况下将更新的数据批量和实时地移动到目标数据库中,而无需整体导出整个数据集。

  1. DataX

DataX CDC基于DataX框架,为用户提供了一种灵活、高效的数据同步解决方案。它通过监视源数据库的事务日志或数据库增量日志来捕获源数据库中的变更操作,并将这些操作应用于目标数据库,以保持两者之间的数据同步。这种增量方式可以大大减少数据传输的时间和成本,并提供更及时的数据更新。

  1. Flink CDC

Flink CDC利用Flink框架的流式计算能力来处理和转换变更数据。它使用源数据库的增量日志或者事务日志作为输入源,通过Flink的流处理引擎对日志进行实时解析和处理,并将解析后的数据应用于目标数据库,以实现数据的增量传输和同步。

  1. ETLCloud

ETLCloud CDC能够自动根据不同的数据库类型捕获数据变化日志可实现数据表的实时毫秒级同步,实时数据可同时并行分发到多个目标库或应用中。支持实时数据传输到HiveMongoDB 、Doris、MQ中,同时也支持从MongoDB 、MQ、文件实时传输到SQL数据库中,支持一对多传输,支持多流合并传输,传输过程中支持数据质量检查,能实时把脏数据分发到指定表中并发送告警通知。

四丶CDC方案比较

上图为常用的CDC方案对比:

  1. 可以看到 ETLCloud 和 Flink CDC 在全量以及增量同步方面非常突出,并且都支持断点续传。而且ETLCloud CDC实现机制同时可兼容日志方式和查询方式。
  2. ETLCloud CDC 相比于其他CDC方案,它的学习难度特别低,不像Flink CDC 学习难度比较高,还需要去编码去实现CDC。
  3. 在这些CDC方案中,ETLCloud CDC拥有极其丰富的说明文档和学习视频, 并且社区活跃度很高。
  4. ETLCloud提供了简单易用的可视化管理界面,不仅可以轻松管理实时和离线数据,还支持监控集成任务的性能指标和运行状态,支持多种Sass和数据源。

零代码,简单,好用,只需几分钟就能快速实现CDC,下面我们就来体验下ETLcloud 的 CDC 数据实时同步:

登录ETLcloud 在首页选择实时数据集成

点击新建监听器

只需要简单的配置一下监听器,监听器可以选择实时输出到数据库或者ETL流程等

对监听的表写入100条数据

监听器立马监听到了这100条记录

我们来看一下源表数据:

我们再来看一下目标表数据,这里可以看到,我们的数据被自动的同步了过来

通过上述配置,轻松几步就可以快速监听同步实时变更的数据,整个过程非常简单,小白用户也能快速上手。

总结:

1.ETLcloud 的 CDC 免费使用, 并且比其他的CDC解决方案拥有更简单更好用的管理界面以及功能。

2.不需要较高的技术理解和配置,小白用户也能轻松上手。

3.支持大批量的数据同步处理。

4.在运维难度上, 方便部署, 就算是笔记本电脑用户都能安装运行起来。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

评论
登录后参与评论
暂无评论
推荐阅读
编辑精选文章
换一批
基于 Flink SQL CDC 的实时数据同步方案
Flink 1.11 引入了 Flink SQL CDC,CDC 能给我们数据和业务间能带来什么变化?本文由 Apache Flink PMC,阿里巴巴技术专家伍翀 (云邪)分享,内容将从传统的数据同步方案,基于 Flink CDC 同步的解决方案以及更多的应用场景和 CDC 未来开发规划等方面进行介绍和演示。
Spark学习技巧
2020/11/09
3.9K0
基于 Flink SQL CDC 的实时数据同步方案
SeaTunnel 与 DataX 、Sqoop、Flume、Flink CDC 对比
Apache SeaTunnel 是一个非常易用的超高性能分布式数据集成产品,支持海量数据的离线及实时同步。每天可稳定高效同步万亿级数据,已应用于数百家企业生产,也是首个由国人主导贡献到 Apache 基金会的数据集成顶级项目。
Spark学习技巧
2024/03/27
5.6K0
SeaTunnel 与 DataX 、Sqoop、Flume、Flink CDC 对比
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。
王知无-import_bigdata
2021/10/27
14.3K0
常见的10种 CDC 组件和方案
总结一下,本文介绍了10种常见的 CDC 组件和方案,个人觉得还不错,如果还有其他好用的 CDC 组件,欢迎在评论区分享分享。
lyb-geek
2024/04/18
3.7K0
常见的10种 CDC 组件和方案
2023最值得推荐的4款免费ETL工具
ETL流程是数据仓库建设的核心环节,它涉及从各种数据源中抽取数据,经过清洗、转换和整合,最终加载到数据仓库中以供分析和决策。在数据仓库国产化的背景下,ETL流程扮演着重要的角色,今天我们就来讲讲ETL流程的概念和设计方式。
用户7966476
2023/09/19
5.3K0
开源共建 | TIS整合数据同步工具ChunJun,携手完善开源生态
TIS 整合 ChunJun 实操 B 站视频: https://www.bilibili.com/video/BV1QM411z7w5/?spm_id_from=333.999.0.0 一、Chun
袋鼠云数栈
2022/11/30
2.5K0
Flink CDC 新一代数据集成框架
主要讲解了技术原理,入门与生产实践,主要功能:全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件,主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中,Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎,其SQL API又提供了强大的流式计算能力,因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如,Flink CDC可以代替传统的Data X和Canal工具作为实时数据同步,将数据库的全量和增量数据同步到消息队列和数据仓库中。也可以做实时数据集成,将数据库数据实时入湖入仓。还可以做实时物化视图,通过SQL对数据做实时的关联、打宽、聚合,并将物化结果写入到数据湖仓中。
小马哥学JAVA
2022/12/15
3.3K0
Flink CDC 新一代数据集成框架
基于 Kafka 与 Debezium 构建实时数据同步
在进行架构转型与分库分表之前,我们一直采用非常典型的单体应用架构:主服务是一个 Java WebApp,使用 Nginx 并选择 Session Sticky 分发策略做负载均衡和会话保持;背后是一个 MySQL 主实例,接了若干 Slave 做读写分离。在整个转型开始之前,我们就知道这会是一块难啃的硬骨头:我们要在全线业务飞速地扩张迭代的同时完成架构转型,因为这是实实在在的”给高速行驶的汽车换轮胎”。
PHP开发工程师
2021/05/08
2.7K0
基于 Kafka 与 Debezium 构建实时数据同步
Flink CDC 1.0至3.0回忆录
导读 本文主要分享 Flink CDC 1.0至3.0的发展历程,了解其背后的关键特性和发展趋势,探讨其在大数据领域的影响和价值。
一臻数据
2024/12/24
2350
Flink CDC 1.0至3.0回忆录
各种开源数据库同步工具汇总
Oracle GoldenGate 是一款实时访问、基于日志变化捕捉数据,并且在异构平台之间迚行数据传输的产品。GoldenGate TDM是一种基于软件的数据复制方式,它从数据库的日志解析数据的变化(数据量只有日志的四分之一左右)。GoldenGate TDM将数据变化转化为自己的格式,直接通过TCP/IP网络传输,无需依赖于数据库自身的传递方式,而且可以通过高达10:1的压缩率对数据迚行压缩,可以大大降低带宽需求。在目标端,GoldenGate TDM可以通过交易重组,分批加载等技术手段大大加快数据投递的速度和效率,降低目标系统的资源占用,可以在亚秒级实现大量数据的复制,并且目标端数据库是活动的。
全栈程序员站长
2022/07/21
10.7K1
Flink CDC MongoDB Connector 的实现原理和使用实践
摘要:本文整理自 XTransfer 资深 Java 开发工程师、Flink CDC Maintainer 孙家宝在 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括:
从大数据到人工智能
2022/09/09
2.8K0
Flink CDC MongoDB Connector 的实现原理和使用实践
Flink社区 | Flink CDC 2.0 正式发布,核心改进详解
摘要:本文由社区志愿者陈政羽整理,内容来源自阿里巴巴高级开发工程师徐榜江 (雪尽) 7 月 10 日在北京站 Flink Meetup 分享的《详解 Flink-CDC》。深入讲解了最新发布的 Flink CDC 2.0.0 版本带来的核心特性,包括:全量数据的并发读取、checkpoint、无锁读取等重大改进。
大数据技术架构
2021/08/25
2.7K0
Flink社区 | Flink CDC 2.0 正式发布,核心改进详解
大数据平台-数据采集和集成技术和工具整理
今天谈下大数据平台构建中的数据采集和集成。在最早谈BI或MDM系统的时候,也涉及到数据集成交换的事情,但是一般通过ETL工具或技术就能够完全解决。而在大数据平台构建中,对于数据采集的实时性要求出现变化,对于数据采集集成的类型也出现多样性,这是整个大数据平台采集和集成出现变化的重要原因。
IT大咖说
2021/03/14
2.7K0
如何利用 ClickHouse 实现高级分析:MySQL 到 ClickHouse 实时数据同步指南
在数据驱动的时代,企业必须依靠先进的数据分析能力来提升竞争力。随着数据量的激增和业务需求的复杂化,传统的关系型数据库已经无法满足高效处理和实时分析的需求。ClickHouse 作为一款高性能的列式数据库,凭借其卓越的查询性能和可扩展性,成为处理大规模数据并执行复杂分析任务的理想选择。基于 ClickHouse 的实时数仓,也成为诸多企业在寻找强时效性、高数据准确性、低开发运维成本的数据分析与运营决策解决方案的优选之一。
Tapdata
2024/12/27
4240
如何利用 ClickHouse 实现高级分析:MySQL 到 ClickHouse 实时数据同步指南
多种技术实现 Oracle 数据实时同步
在现代企业中,数据是至关重要的资产,确保数据在不同数据库间的实时同步变得尤为重要。Oracle数据库作为业界领先的数据库管理系统,提供了多种技术方案用于实现实时数据同步。本文将介绍几种常见的Oracle数据同步方案,包括使用GoldenGate、数据库触发器与自定义应用、第三方ETL工具以及LogMiner方式。
Yunjie Ge
2023/09/01
3.9K0
多种技术实现 Oracle 数据实时同步
基于流计算 Oceanus Flink CDC 做好数据集成场景
数据时代,企业对技术创新和服务水准的要求不断提高,数据已成为企业极其重要的资产。无论是在在企业数据中台的建设,亦或者是打造一站式数据开发和数据治理的PASS平台。 首先需要做的就是进行跨应用的数据融合计算,需要将数据从孤立的数据源中采集出来,汇集到可被计算平台高效访问的目的地。此过程称之为ETL。通常所说的同步大致分为离线全量ETL、离线增量+离线全量的ETL、实时增量+离线全量ETL、实时增量ETL4种方式。 数据同步成为企业数据开发和使用一个绕不过去的技术需求。业内也存在大量的开源的解决方案。 在数据集成技术选型中,我们需要考虑的因素有哪些?主流开源方案中各自的优缺点有哪些?目前备受瞩目和推崇 Flink CDC ETL 是否能作为线上主力同步工具之一,它的优势有哪些?原理是什么?本文主要围绕以上几个疑问,进行论述。
Andy_l
2021/12/22
1.7K1
基于流计算 Oceanus Flink CDC 做好数据集成场景
解锁5大应用场景,Tapdata 最新实时数据同步实现方案分享
数据时代,企业对技术创新和服务水准的要求不断提高,数据已成为企业极其重要的资产,数据同步也成为企业数据开发和使用一个绕不过去的技术需求。那么,什么时候我们需要进行数据同步,甚至是实时同步呢?目前又有什么实时同步方案?
Tapdata
2022/09/02
1.2K0
解锁5大应用场景,Tapdata 最新实时数据同步实现方案分享
Flink CDC 新一代数据集成框架
主要讲解了技术原理,入门与生产实践,主要功能:全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件,主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中,Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎,其SQL API又提供了强大的流式计算能力,因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如,Flink CDC可以代替传统的Data X和Canal工具作为实时数据同步,将数据库的全量和增量数据同步到消息队列和数据仓库中。也可以做实时数据集成,将数据库数据实时入湖入仓。还可以做实时物化视图,通过SQL对数据做实时的关联、打宽、聚合,并将物化结果写入到数据湖仓中。
小马哥学JAVA
2022/11/24
1.5K0
Flink CDC + Hudi 海量数据入湖在顺丰的实践
摘要:本文整理自顺丰大数据研发工程师覃立辉在 5月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括:
从大数据到人工智能
2022/06/27
1.3K0
Flink CDC + Hudi 海量数据入湖在顺丰的实践
企业如何通过ETL工具实现主数据的同步
主数据,作为企业的核心数据资产,涵盖了客户、产品、供应商、员工等关键业务实体信息。这些数据的稳定性、共享性和对决策的影响力,使其成为企业运营和战略决策不可或缺的基础。主数据的质量与一致性直接关系到企业运营效率、客户体验及市场竞争力。
用户7966476
2024/09/19
3210
推荐阅读
相关推荐
基于 Flink SQL CDC 的实时数据同步方案
更多 >
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档