Debezium 捕获mysql的CDC数据并且写入kafka

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本文介绍了如何利用Debezium的MySQL连接器，通过Kafka Connect在单节点模式下将MySQL的变更数据捕获（CDC）并写入Kafka。首先，确保准备好Kafka和Zookeeper集群，以及开启MySQL的binlog。接着，下载并配置Confluent Community和Debezium MySQL Connector，设置必要的参数，如`bootstrap-server`和`plugin.path`。部署完成后，启动组件并观察Kafka topic，当在MySQL中创建新表时，Kafka中相应地会生成新的主题，可通过Kafka API消费数据验证结果。

Debezium 捕获mysql的CDC数据并且写入kafka

环境准备：

  1. 环境中已有kafka的集群
  2. 环境中已有zookeeper集群
  3. Mysql安装完成，并且开启了binlog

软件准备:

下载confluent community

下载debezium mysql connector

原理：

kafka connect 利用 debezium mysql connector插件，监控Mysql的Binlog日志。将数据写入到kafka中。

部署过程

此处使用的是kafka connect standalone模式
解压安装 confluent community

 tar -zxvf confluent-community-5.5.0-2.12.tar.gz 
 mv confluent-5.5.0 confluent

配置环境变量

vim /etc/profile
# 添加
export CONFLUENT_HOME=/opt/con
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debezium 捕获mysql数据三-kafka（CDC）
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代码和debezium 捕获mysql数据二差不多，唯一不同的是使用存储引擎是用只需要修改 配置就行@Override//偏移量文件// 尝试提交偏移量的时间间隔。默认值为 1分钟//使用kafka做存储//要捕获的数据库名//要捕获的数据表//server_id不要和mysql配置文件不一样，每个实例设置不一样的server_id,//分布式环境不建议使用多个实例可以看见kafka中创建了topic。
flink mysql cdc 写入到kafka 如何处理过程数据
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对于这个问题，可以使用 Flink CDC 将 MySQL 数据库中的更改数据捕获到 Flink 中，然后使用 Flink 的 Kafka 生产者将数据写入 Kafka 主题。在处理过程数据时，可以使用 Flink 的流处理功能对数据进行转换、聚合、过滤等操作，然后将结果写回到 Kafka 中，供其他系统使用。
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