使用Canal同步MySQL的数据可以直接使用Canal客户端API方式消费Canal同步的数据，详细api参照：
| 作者 史鹏宙，CSIG云与智慧产业事业群研发工程师 ---- ClickHouse作为OLAP分析引擎已经被广泛使用，数据的导入导出是用户面临的第一个问题。由于ClickHouse本身无法很好地支持单条大批量的写入，因此在实时同步数据方面需要借助其他服务协助。本文给出一种结合Canal+Kafka的方案，并且给出在多个MySQL实例分库分表的场景下，如何将多张MySQL数据表写入同一张ClickHouse表的方法，欢迎大家批评指正。 首先来看看我们的需求背景： 1. 实时同步多个MySQL实例数据
canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，纯Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了MySQL（也支持mariaDB）。 canal 就是一个同步增量数据的一个工具。
这个技术方案的难点就在于：如何解析MySQL的Bin Log。但是这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解，同时由于binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多种形式，分析binlog实现同步的工作量是非常大的
今天给大家分享一个电商中常见的场景——MySQL数据同步Elasticsearch。
先前介绍了ElasticSearch，以及ES配合MySQL的问题，这种方案是让ES上的数据根据MySQL的数据做对照从而形成对应的索引，再将数据通过处理和封装存放在ES当中。（可回顾：技术分析 | 浅析MySQL与ElasticSearch的组合使用）回到生产环境，我们如何保证MySQL中与ES对照的数据发生更新的时候ES也进行更新呢？就以ES为例。
来源：dongshao.blog.csdn.net/article/details/107190925
Canal一般用于实时同步数据场景，那么对于实时场景HA显得尤为重要，Canal支持HA搭建，canal的HA分为两部分，canal server和canal client分别有对应的HA实现。大数据中使用Canal同步数据一般同步到Kafka中，这里Kafka相当于是Canal Client，Kafka集群自带HA属性，所以这里我们只关注Canal Server HA。Canal Server HA主要是为了减少对mysql dump的请求，不同server上的instance（不同server上的相同instance）要求同一时间只能有一个处于running，其他的处于standby状态（standby是instance的状态），Canal Server HA原理如下：
canal是一款基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅与消费的框架，整个框架纯JAVA开发，目前仅支持Mysql和MariaDB（和mysql类似）。
https://dongshao.blog.csdn.net/article/details/107190925
在家远程办公第三周，快被手机上的消息搞的有些神经质了，生怕错过一条有用的信息，没办法形势如此，公司摇摇欲坠大家也都如履薄冰，毕竟这时候失业有点惨（穷怕了）。
所谓的一致性问题是指，在同时使用缓存和数据库的情况下，要确保数据在缓存与数据库中的更新操作保持同步。也就是当对数据进行修改时，无论是先修改缓存还是先修改数据库，最终都要保证两者的数据是一样的，不会出现数据不一样的问题。
在实际项目开发中，我们经常将Mysql作为业务数据库，ES作为查询数据库，用来实现读写分离，缓解Mysql数据库的查询压力，应对海量数据的复杂查询。
本文将介绍canal项目中client-adapter的使用，以及落地生产中需要考虑的可靠性、高可用与监控报警。（基于canal 1.1.4版本）
Binlog Load提供了一种使Doris增量同步用户在Mysql数据库的对数据更新操作的CDC(Change Data Capture)功能。针对MySQL数据库中的INSERT、UPDATE、DELETE、过滤Query支持，暂不兼容DDL（Data Definition Language）语句。
这个问题我想只要是在做数据开发的，有一定数据实时性要求、需要做数据的增量同步的公司都会遇到。
Canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，利用Java开发。主要用途是基于MySQL数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费，目前主要支持MySQL。
在并发场景下，MySQL和Redis之间的数据不一致性可能成为一个突出问题。这种不一致性可能由网络延迟、并发写入冲突以及异常情况处理等因素引起，导致MySQL和Redis中的数据在某些时间点不同步或出现不一致的情况。数据一致性问题的级别可以分为三种：
互联网时代除了业务迭代速度快，还有就是数据增速也比较快。单应用、单实例、单数据库的时代早已不复返。现在，作为技术研发，如果参与的项目没有用到分库分表，都不好意说自己做过大项目。
1、同步双写：字面意思，同步+双写。比如老库模型重构，数据迁移到新库，迁移过程中，如果有数据变更，既要写到老库，也要写到新库，两边同步更新。
互联网系统，经常会有数据迁移的需求。系统从机房迁移到云平台，从一个云平台迁移到另一个云平台，系统重构后表结构发生了变化，分库分表，更换数据库选型等等，很多场景都需要迁移数据。
本文来自：http://bigdatadecode.club/MysqlToHDFSWithCanal.html
正如上文提到的那样，在 Canal Instance 启动的时候，首先会查询日志管理器中查找上一次的同步位点，如果没有查询到，则默认会从最新的位点开始同步，但如果每一次启动 Instance 都从最后开始同步，其数据完整性无法保证，正确的做法是在数据同步的过程中应该记录位点并持久化，重新启动后按照继续从上一次的位置继续同步，实现真正的增量同步。
Canal介绍：Canal 是用 Java 开发的基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费的中间件（数据库同步需要阿里的 Otter 中间件，基于 Canal）。
业务线与系统越来越多，系统或业务间数据同步需求也越频繁。当前互联网业务系统大多MySQL数据存储与处理方案：
实时数据同步主要实现从源数据库到目标数据库的实时数据同步。源数据主要支持mysql数据库，目标数据包括mysql数据库和hbase数据库。
canal [kə'næl]，中文翻译为 水道/管道/沟渠/运河，主要用途是用于 MySQL 数据库增量日志数据的订阅、消费和解析，是阿里巴巴开发并开源的，采用Java语言开发；
从 Canal 系列的第一篇文章我们基本能了解到，Instance 是 Canal 数据同步的核心，在一个 Canal 实例中只有启动 Instace，才能实现数据的同步，那 Instance 到底是“何许人也”，本文将以源码为手段，试图揭开 Instance 的神秘面纱。
canal [kə'næl]，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费，不支持全量已有数据同步。由于采用了 binlog 机制，Mysql 中的新增、更新、删除操作，对应的 Elasticsearch都能实时新增、更新、删除。
本文的宗旨在于通过简单干净实践的方式教会读者，配置出一套 Canal 工具服务，来同步分库分表的数据到 Elasticsearch 文件夹系统中。同时在 SpringBoot 工程中，配置出两套数据源，一套是 MySQL + MyBatis，一套是 Elasticsearch + MyBatis。【这是非常重要的设计手段】
大多数情况下，应用架构设计不好，引入什么新存储，引入什么DDD，治标不治本，都是扯淡。
大家好，我是开源大叔！今天给大家介绍一款强大的数据同步开源项目：Canal。 最近大叔在对项目进行重构的过程中，需要做一些数据同步的工作。大叔首先想到的同步方案是定时任务，但是定时任务的弊端在于时效性不够高，对于时效性要求稍高的场景定时任务就明显不合适了。 大叔网上查找相关资料，找到了 Canal，该项目正好可以满足我这边的场景。接下来跟着大叔一块来看看 Canal 的强大功能吧！！
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。
何谓数据异构，上周交易部门商品的同事过来做分享，又看到这个词，他的PPT里面是 数据库异构。其实我们以前做的事情，也是可以称之为数据异构。比如我们将DB里面的数据持久化到Redis里面去，就是一种数据异构的方式。
Canal [kə'næl]，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费。
CanalSharp是阿里巴巴开源项目mysql数据库binlog的增量订阅&消费组件 Canal 的.NET客户端，关于什么是 Canal？又能做什么？我会在后文为大家一一介绍。CanalSharp 这个项目，是由我和 WithLin(主要贡献) 完成，并将一直进行维护的Canal的.NET客户端项目。目前开源在github：https://github.com/CanalSharp/CanalSharp/ 希望大家多多支持，旨在为.NET开发者提供一个友好的对接Canal的选择，为.NET社区生态做贡献。
CanalSharp是阿里巴巴开源项目mysql数据库binlog的增量订阅&消费组件 Canal 的.NET客户端，关于什么是 Canal？又能做什么？我会在后文为大家一一介绍。CanalSharp 这个项目，是由我和 WithLin (主要贡献) 完成，并将一直进行维护的Canal的.NET客户端项目。目前开源在github：https://github.com/CanalSharp/CanalSharp/ 希望大家多多支持，旨在为.NET开发者提供一个友好的对接Canal的选择，为.NET社区生态做贡献。
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。
ElasticSearch作为一个基于Lucene的搜索引擎被广泛应用于各种应用系统，比如电商、新闻类、咨询类网站。在使用ElasticSearch开发应用的过程中，一个非常重要的过程是将数据导入到ElasticSearch索引中建立文档。在一开始系统规模比较小时，我们可以使用logstash来同步索引。logstash的好处是开方量少，只要进行编写简单的索引模板和同步sql，就能快速搭建索引同步程序。但是随着应用数据规模的变大，索引变化变得非常频繁。logstash的缺点也随着暴露，包括（1）不支持删除，只能通过修改字段属性软删除，随着应用使用时间的增长，ElasticSearch中会留存大量的无用数据，拖慢搜索速度。（2）sql分页效率低，sql查询慢。logstash的分页逻辑是先有一个大的子查询，然后再从子查询中分页获取数据，因此效率低下，当数据库数据量大时，一个分页查询就需要几百秒。同步几千万数据可能需要1天时间。因此我们决定放弃使用logstash，而改用使用canal来搭建基于CDC技术的ElasticSearch索引同步机制。
作者：新栋BOOK 原文：https://my.oschina.net/wangxindong/blog/1531596 摘要: 分库分表中有一个最为常见的场景，为了提升数据库的查询能力，我们都会对数据库做分库分表操作。比如订单库，开始的时候我们是按照订单ID维度去分库分表，那么后来的业务需求想按照商家维度去查询，比如我想查询某一个商家下的所有订单，就非常麻烦。这个时候通过数据异构就能很好的解决此问题。 1、定义 何谓数据异构，上周交易部门商品的同事过来做分享，又看到这个词，他的PPT里面是 数据库异构。其
Canal 伪装成slave节点，监听master binary log的变化。将此信息发送到Canal客户端中。就完成了异步通知了!
Canal 1.1.4 版本引入了 Canal Admin，提供了统一管理 Canal Server 的 WebUI 界面。Canal Admin 的核心概念主要有：
对于电商系统来说，商品搜索是其核心功能之一，如何能保证在海量的数据中，能低延时的搜索到关心的商品信息直接影响到用户的使用体验，在商品搜索中，如根据用户画像定向的做推荐，或是基于位置信息如美团O2O类搜索，这些个性化搜索是关系型数据库无法完成的，这时候搜索引擎ElasticSearch+Redis就能发挥关键作用。
Flink在1.11版本中新增了CDC的特性，简称 改变数据捕获。名称来看有点乱，我们先从之前的数据架构来看CDC的内容。
假设一个场景：编写一个博客系统，需要引入elasticsearch搜索引擎实现对文章内容的检索。则需要解决MySQL与elasticsearch数据同步的问题。
我们都知道在大多数情况下，通过浏览器查询到的数据都是缓存数据，如果缓存数据与数据库的数据存在较大差异的话，可能会产生比较严重的后果的。对此，我们应该也必须保证数据库数据、缓存数据的一致性，也就是就是缓存与数据库的同步。
公司是做社交相关产品的，社交类产品对搜索功能需求要求就比较高，需要根据用户城市、用户ID昵称等进行搜索。 项目原先的搜索接口采用SQL查询的方式实现，数据库表采用了按城市分表的方式。但随着业务的发展，
公司是做社交相关产品的，社交类产品对搜索功能需求要求就比较高，需要根据用户城市、用户ID昵称等进行搜索。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
