首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Debezium,Kafka connect:有没有办法只发送有效载荷而不发送模式?

Debezium是一个开源的分布式平台,用于捕获数据库的变更事件并将其作为事件流进行处理。它基于Apache Kafka构建,可以实时捕获数据库的变更,并将其转换为可消费的事件流。Debezium支持多种数据库,包括MySQL、PostgreSQL、MongoDB等。

Kafka Connect是Apache Kafka的一个组件,用于连接Kafka与外部系统。它提供了一套可扩展的API和工具,用于构建和管理数据流管道。Kafka Connect可以通过连接器将数据从外部系统导入到Kafka,也可以将Kafka中的数据导出到外部系统。

在Debezium中,可以通过配置来控制是否发送模式。默认情况下,Debezium会将模式信息包含在事件中一起发送。但是,如果你只想发送有效载荷而不发送模式,可以通过配置参数来实现。

在Debezium的配置文件中,可以设置"include.schema.changes"参数为false,这样就可以只发送有效载荷而不发送模式信息。这样做的好处是可以减小事件的大小,提高传输效率。

对于Debezium和Kafka Connect的具体使用和配置,可以参考腾讯云的相关产品和文档:

  1. 腾讯云Kafka:腾讯云提供的托管式Kafka服务,支持高可用、高性能的消息队列服务。可以使用腾讯云Kafka作为Debezium和Kafka Connect的消息中间件。详细信息请参考:腾讯云Kafka产品介绍
  2. 腾讯云云数据库MySQL:腾讯云提供的托管式MySQL数据库服务,可以作为Debezium的数据源。详细信息请参考:腾讯云云数据库MySQL产品介绍
  3. 腾讯云云数据库PostgreSQL:腾讯云提供的托管式PostgreSQL数据库服务,也可以作为Debezium的数据源。详细信息请参考:腾讯云云数据库PostgreSQL产品介绍

需要注意的是,以上只是腾讯云提供的一些相关产品,其他云计算品牌商也提供类似的产品和服务,可以根据实际需求选择合适的产品。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

20亿条记录的MySQL大表迁移实战

我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题,他们有一张大表,这张表有 20 多亿条记录,而且还在不断增加。如果不更换基础设施,就有磁盘空间被耗尽的风险,最终可能会破坏整个应用程序。而且,这么大的表还存在其他问题:糟糕的查询性能、糟糕的模式设计,因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案,既能解决这些问题,又不需要引入高成本的维护时间窗口,导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中,我将介绍我们的解决方案,但我还想提醒一下,这并不是一个建议:不同的情况需要不同的解决方案,不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。

01
  • 使用Kafka,如何成功迁移SQL数据库中超过20亿条记录?

    使用 Kafka,如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录?我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题,他们有一张大表,这张表有 20 多亿条记录,而且还在不断增加。如果不更换基础设施,就有磁盘空间被耗尽的风险,最终可能会破坏整个应用程序。而且,这么大的表还存在其他问题:糟糕的查询性能、糟糕的模式设计,因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案,既能解决这些问题,又不需要引入高成本的维护时间窗口,导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中,我将介绍我们的解决方案,但我还想提醒一下,这并不是一个建议:不同的情况需要不同的解决方案,不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。

    02

    Netty实现高性能IOT服务器(Groza)之手撕MQTT协议篇上

    MQTT由Andy Stanford-Clark(IBM)和Arlen Nipper(Eurotech,现为Cirrus Link)于1999年开发,用于监测穿越沙漠的石油管道。目标是拥有一个带宽有效且使用很少电池电量的协议,因为这些设备是通过卫星链路连接的,当时这种设备非常昂贵。 与HTTP及其请求/响应范例相比,该协议使用发布/订阅体系结构。发布/订阅是事件驱动的,可以将消息推送到客户端。中央通信点是MQTT代理,它负责调度发送者和合法接收者之间的所有消息。向代理发布消息的每个客户端都在消息中包含一个主题。主题是代理的路由信息​。每个想要接收消息的客户端都订阅某个主题,并且代理将具有匹配主题的所有消息传递给客户端。因此,客户不必彼此了解,他们只通过主题进行通信。该架构支持高度可扩展的解决方案,而不依赖于数据生产者和数据使用者。

    02

    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。

    02

    Streaming Data Changes from MySQL to Elasticsearch

    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。

    01

    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。

    05

    巴法云之MQTT物联网通信协议详解

    实时通信协议是物联网技术中的一项根本性技术,在数据的有效传输、及时通信方面不可或缺,在物联网领域发挥着至关重要的作用,因此物联网通信协议的制定至关重要。目前物联网设备广泛使用的有四大实时协议XMPP、REST/HTTP、CoAP以及MQTT。XMPP是一种基于标准通用标记语言的子集XML的协议,它继承了在XML环境中灵活的发展性,但对于嵌入式设备来说,解析非常困难;REST (Representational State Transfe)是一种架构风格,即表述性状态传递,它基于HTTP定义了一组约束和属性,适用于web服务,在物联网方面主要被应用于基于HTTP web服务的转化,但对于嵌入式设备而言,目前很多物联网接入设备大多属于资源受限型设备,只拥有有限的计算能力和有限的存储空间,故相比较而言REST/HTTP属于重量级协议;由于物联网中的很多设备属于资源受限型,The Internet Engineering Task Force (IETF)提出了一种基于REST架构的CoAP协议,Constrained Application Protocol (CoAP) 是一种针对受限设备的专用Internet应用协议,CoAP是一种应用层协议,它运行于UDP协议之上,但是一对一的协议;MQTT(Message Queuing Telemetry Transport) 消息队列遥测传输,是由IBM公司主导开发的物联网及时通信协议。MQTT是为大量计算能力有限的设备所设计的,使得设备工作在低带宽、不可靠网络的环境时,能够有效地进行网络数据交互,进而使得远程传感器和控制设备能够与服务器及时通讯,故本文选作MQTT协议作为本次物联网平台的通讯协议。

    02
    领券