Canal是阿里开源的增量解析MySQL binlog组件。通过将binlog投递到kafka，一方面可以直接进行指标计算。另一方面，可以减轻夜间离线数仓数据同步的压力。本文基于canal-1.1.4版本进行binlog解析和投递到kafka功能测试
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。目前，canal主要支持了MySQL的binlog解析，解析完成后才利用canal client 用来处理获得的相关数据。（数据库同步需要阿里的otter中间件，基于canal）
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。
| 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）。
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。
Canal [kə’næl]，译意为水道/管道/沟渠，canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，基于Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费。GitHub的地址：https://github.com/alibaba/canal
Canal集群在启用HA的情况下，如果配置了tsdb为内嵌的H2数据库，在Server宕机发生切换的情况下，同时MySQL的DDL发生变化，容易造成MySQL的Binlog无法解析，可采用将tsdb配置为MySQL的方式进行处理
canal 是阿里的一款开源项目，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 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：
CanalSharp.AspNetCore是一个基于CanalSharp的适用于ASP.NET Core的一个后台任务组件，它可以随着ASP.NET Core实例的启动而启动，目前采用轮询的方式对Canal Server进行监听，获得MySql行更改（RowChange）后写入MySql指定的记录表中。在此次更新中，可以支持写入MongoDB数据库了，换句话说，可以支持MySql或MongoDB二选一的输出方式了。
Hello 大家好，我是阿粉。不知道大家在日常的工作中有没有遇到这样的场景，很多时候业务数据有变更需要及时加载到缓存、ES 或者发送到消息队列中通知下游服务。
CanalSharp 是阿里巴巴开源项目 Canal 的 .NET 客户端。为 .NET 开发者提供一个更友好的使用 Canal 的方式。Canal 是mysql数据库binlog的增量订阅&消费组件。
我们都知道一个系统最重要的是数据，数据是保存在数据库里。但是很多时候不单止要保存在数据库中，还要同步保存到Elastic Search、HBase、Redis等等。
下载安装包： https://github.com/alibaba/canal/releases canal.kafka-1.1.0.tar.gz
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 [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。
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
Canal是阿里巴巴开源的数据库Binlog日志解析框架，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。
大家好，我是小义，今天来讲一下Canal。Canal是阿里巴巴开源的一款基于MySQL数据库binlog的增量订阅和消费组件，它的主要工作原理是伪装成MySQL slave，模拟MySQL slave的交互协议向MySQL Master发送dump协议。当MySQL master收到canal发送过来的dump请求后，开始推送binary log给canal，然后canal解析binary log，再发送到存储目的地，如MySQL，Kafka等。
Canal就是一个很好的数据库同步工具。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。
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）。
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。
2.初始化 Canal 数据库，并且增加对应的数据库账号和开启 slave 权限；
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）。
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。
Canal是开源的数据库Binlog日志解析框架，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。
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!
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。
Spark中的Spark Streaming可以用于实时流项目的开发，实时流项目的数据源除了可以来源于日志、文件、网络端口等，常常也有这种需求，那就是实时分析处理MySQL中的增量数据。
客户关系关系服务器需要部署Docker环境，将Mysql与Canal部署到Docker容器中
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。 目前。Canal 主要支持了 MySQL 的 Binlog 解析，解析完成后才利用 Canal Client 来处理获得 的相关数据。
今天给大家分享一个电商中常见的场景——MySQL数据同步Elasticsearch。
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。
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。
canal 是阿里知名的开源项目，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。
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：
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
本文来自：http://bigdatadecode.club/MysqlToHDFSWithCanal.html
近段时间，业务系统架构基本完备，数据层面的建设比较薄弱，因为笔者目前工作重心在于搭建一个小型的数据平台。优先级比较高的一个任务就是需要近实时同步业务系统的数据（包括保存、更新或者软删除）到一个另一个数据源，持久化之前需要清洗数据并且构建一个相对合理的便于后续业务数据统计、标签系统构建等扩展功能的数据模型。基于当前团队的资源和能力，优先调研了Alibaba开源中间件Canal的使用。
早期，阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求。不过早期的数据库同步业务，主要是基于trigger的方式获取增量变更，不过从2010年开始，阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析，获取增量变更进行同步，由此衍生出了增量订阅&消费的业务，产出了canal项目。canal的原理很简单，就是如上图片所示
下载canal安装包：https://github.com/BriData/DBus/releases，官网给了百度网盘下载链接，文件为v0.6.1/deployer-0.6.1/zip/dbus-canal-auto-0.6.1.zip和v0.6.1/deployer-0.6.1/zip/canal.zip，注意不要使用canal官方的安装包
之前通过文章介绍过canal，本篇文章主要简述一下Canal、Maxwell、mysql_streamer对比。
说到ETL，很多开发伙伴可能会有些陌生，更多的时候 ETL 是用在大数据、数据分析的相关岗位；我也是在近几年的工作过程中才接触到ETL的，现在的项目比较依赖 ETL，可以说是项目中重要的一部分。
纪成，携程数据开发总监，负责金融数据基础组件及平台开发、数仓建设与治理相关的工作。对大数据领域开源技术框架有浓厚兴趣。
来源：dongshao.blog.csdn.net/article/details/107190925
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