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。
canal 模拟 MySQL slave 的交互协议，伪装自己为 MySQL slave ，向 MySQL master 发送dump 协议 MySQL master 收到 dump 请求，开始推送 binary log 给 slave (即 canal ) canal 解析 binary log 对象(原始为 byte 流)
说明：对于数据迁移工具来说，好多封装了kafka和flink的，出于好奇，个人试着去下载了一下kafka和flink试着部署一下，本次就简单的记录一下安装过程，踩坑也比较多。部分比较典型的错误，后续整理完也分享一下。本次操作都是单机，单实例，单节点，不涉及分布式或者集群配置。
链接：https://pan.baidu.com/s/1d0JOkgxkmYwM14Seb3A41g 提取码：xkv4
ClickHouse提供了许多与外部系统集成的方法，包括一些表引擎。这些表引擎与其他类型的表引擎类似，可以用于将外部数据导入到ClickHouse中，或者在ClickHouse中直接操作外部数据源。
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。
从数据库获取数据到 Apache Kafka 无疑是 Kafka Connect 最流行的用例。Kafka Connect 提供了将数据导入和导出 Kafka 的可扩展且可靠的方式。由于只用到了 Connector 的特定 Plugin 以及一些配置（无需编写代码），因此这是一个比较简单的数据集成方案。下面我们会介绍如何使用 Kafka Connect 将 MySQL 中的数据流式导入到 Kafka Topic。
kafka-eagle是一款不错的kafka监控平台，笔者觉得比kafka-manager可用性要好些，官网地址为www.kafka-eagle.org，下面给出几个使用页面：
实时数仓项目中的数据分为两类，一类是业务系统产生的业务数据，这部分数据存储在MySQL数据库中，另一类是实时用户日志行为数据，这部分数据是用户登录系统产生的日志数据。
本文介绍从 MySQL 作为源到 ClickHouse 作为目标的整个过程。MySQL 数据库更改通过 Debezium 捕获，并作为事件发布在到 Kafka 上。ClickHouse 通过 Kafka 表引擎按部分顺序应用这些更改，实时并保持最终一致性。相关软件版本如下：
Kafka Connect是一个用于将数据流输入和输出Kafka的框架。Confluent平台附带了几个内置connector，可以使用这些connector进行关系数据库或HDFS等常用系统到Kafka的数据传输，也是用来构建ETL的一种方案。
Greenplum作为数据仓库的计算引擎，其数据来源多是业务数据，其中以MySQL为主。那如何将数据从MySQL同步到Greenplum中？如果是离线同步，比如每小时，每天，可以参考前一篇文章 Greenplum数据导入系列 -- （一）DataX，那如果需要实时同步呢，最常见的就是解析MySQL的binlog然后写入到Greenplum中，本文就描述了一种实现方法。
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 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。
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？
把 mysql 的数据迁移到 es 有很多方式，比如直接用 es 官方推荐的 logstash 工具，或者监听 mysql 的 binlog 进行同步，可以结合一些开源的工具比如阿里的 canal。
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.
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
本次演示环境使用metersphere版本：v1.13.0 设置k8s节点包括1台master和1台worker； 应用部署控制管理器使用deployment； 持久化存储使用hostPath写入到NFS挂载目录。 NFS挂载方式如下： 在master配置了nfs服务，并将nfs共享目录/nfs_storage挂在到了两个节点中的/opt/nfs; 如下图所示：
当人们讨论使用apache kafka构建数据管道时，他们通常会应用如下几个示例，第一个就是构建一个数据管道，Apache Kafka是其中的终点。丽日，从kafka获取数据到s3或者从Mongodb获取数据到kafka。第二个用例涉及在两个不同的系统之间构建管道。但是使用kafka做为中介。一个例子就是先从twitter使用kafka发送数据到Elasticsearch，从twitter获取数据到kafka。然后从kafka写入到Elasticsearch。 我们在0.9版本之后在Apache kafka 中增加了kafka connect。是我们看到之后再linkerdin和其他大型公司都使用了kafka。我们注意到，在将kafka集成到数据管道中的时候，每个公司都必须解决的一些特定的挑战，因此我们决定向kafka 添加AP来解决其中的一些特定的挑战。而不是每个公司都需要从头开发。 kafka为数据管道提供的主要价值是它能够在管道的各个阶段之间充当一个非常大的，可靠的缓冲区，有效地解耦管道内数据的生产者和消费者。这种解耦，结合可靠性、安全性和效率，使kafka很适合大多数数据管道。
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
本篇演示安装配置 Kafka connect 插件实现 MySQL 到 Hbase 的实时数据同步。依赖环境见本专栏前面文章。相关软件版本如下：
该系统由《Kafka并不难学！入门、进阶、商业实战》的作者 smartloli 开发维护，很牛掰的一位大佬。参考官网：Kafka Eagle
JMX 的全称为 Java Management Extensions。顾名思义，是管理 Java 的一种扩展，通过 JMX 可以方便我们监控 Kafka 的内存，线程，CPU 的使用情况，以及生产和消费消息的指标。
EFAK的前身就是Kafka-eagle，新版本的Kafka-eagle都称之为EFAK（Eagle For Apache Kafka）。
Maxwell是一个读取MySQL binlog并将行更新作为JSON写入Kafka，Kinesis或其他流平台的应用程序。
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。
对于上次文章预告，这次则以项目实战从后往前进行，先给大家一个直观的应用，从应用中学习，实践中学习。
wget https://github.com/smartloli/kafka-eagle-bin/archive/v1.2.7.tar.gz
后期要使用Canal，需要把MySQL的配置文件提取出来，所以要进行相关的配置文件的编写
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。
Maxwell是一个能实时读取MySQL二进制日志binlog，并生成 JSON 格式的消息，作为生产者发送给 Kafka，Kinesis、RabbitMQ、Redis、Google Cloud Pub/Sub、文件或其它平台的应用程序。它的常见应用场景有ETL、维护缓存、收集表级别的dml指标、增量到搜索引擎、数据分区迁移、切库binlog回滚方案等。官网(http://maxwells-daemon.io)、GitHub(https://github.com/zendesk/maxwell)
滴滴开源了其Kafka 监控与管控平台 Logi-KafkaManager，因为有30+个集群的维护经验，使用过kafka-manager，kafka-eagle，kafka-mirrorkaker工具，所以很期待能有1个工具能够整合kafka所有工具优点于一身，这样对于生产环境中kafka集群的管理、监控、资源分配、平滑升级、数据跨机房传输是非常好的，所以在研究kafka源码的同时研究一下Logi-KafkaManager的源码和使用，滴滴提供了体验地址：http://117.51.150.133:8080/kafka ，账户：admin/admin。
与单向增量同步类似， 模拟Slave来获取增量数据。 同时UDTS对写下去的数据做标记，当有新的Binlog Event的时候， 会先检查是否有标记。 如果有标记则说明是循环数据，直接丢弃，如果没有标记则加上标记写到对端。
导读：本文来自社区用户武舞悟老师在 IDEA 中逐步排查 Dinky 使用 Flink kafka 连接器问题的经验分享。
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。
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：
Kafka产线环境需要管理的Topic和Consumser越来越多，使用命令行工具进行管理会非常繁杂。因此，大数据平台上需要一套Kafka的管理监控系统，Kafka-Eagle。
一，架构介绍 生产中由于历史原因web后端，mysql集群，kafka集群(或者其它消息队列)会存在一下三种结构。 1，数据先入mysql集群，再入kafka 数据入mysql集群是不可更改的，如何再
https://github.com/zendesk/maxwell/releases/tag/v1.28.2
2.1、下载安装包 https://github.com/zendesk/maxwell/releases/download/v1.20.0/maxwell-1.20.0.tar.gz 2.2、解压到指定位置
一、场景还原 基于 Flink CDC 的 SQL Api 实现实时监听 MySQL 的 binlog 数据发送到 Kafka 二、框架版本 框架 版本 Flink 1.13.2 MySQL 5.7.25 connector-mysql-cdc 2.0.0 三、测试代码 public class CDCWithSqlTest { public static void main(String[] args) { StreamExecutionEnvironment env
| 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
继承上一篇Source源是MySQL的思路，本文想要想要将数据Sink到MySQL
进入Kafka Eagle目录，进入conf目录修改system-config.properties配置文件内容如下
canal是阿里开源的一个同步mysql到其他存储的一个中间件，它的原理如下：首先伪装成一个mysql的slave服务器消费mysql的binlog，然后在本地根据需要提供tcp服务供下游消费，或者转发到kafka等消息队列中，供下游使用。
使用 flink(table sql)+kafka+mysql 实现一个简单的 demo
在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS（Operational Data Store）数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据（Log）和业务DB数据（DB）两类。对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集，然后导入到Hive中，是进行数据仓库生产的重要环节。
北京理工大学硕士毕业，2015 年加入阿里巴巴，参与阿里巴巴实时计算引擎 JStorm 的开发与设计。2016 年开始从事阿里新一代实时计算引擎 Blink SQL 的开发与优化，并活跃于 Flink 社区，于2017年2月成为ApacheFlink Committer，是国内早期 Flink Committer 之一。目前主要专注于分布式处理和实时计算，热爱开源，热爱分享。
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