canal & kafka

最新推荐文章于 2024-07-25 19:24:04 发布
最新推荐文章于 2024-07-25 19:24:04 发布
阅读量383 收藏
点赞数
分类专栏： JavaEE
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ye_mulin/article/details/112463212
版权

文章目录



一. Canal项目应用场景

1.1 flink离线项目需求分析架构设计

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

1.2 数据同步的解决方案

在这里插入图片描述

1.3 mysql主备复制实现

在这里插入图片描述

1.4 Canal生产背景

在这里插入图片描述

1.5 Canal的工作原理（伪装成一个slave）

在这里插入图片描述

1.6 Canal的架构

在这里插入图片描述

1.7 Binary Log介绍

加粗样式
在这里插入图片描述

1.8 Canal HA 机制设计

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述



二. 概述



canal-1.1.5+mysql8+kafka安装部署
QYmufeng的博客
06-22 761
环境： centos7 canal-1.1.5 mysql-8.0.2 kafka-2.1.0+cdh6.2.1 1. 简介： 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 早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求，实现方式主要是基于业务 trigger 获取增量变更。从 2010 年开始，业务逐步尝试数据库 志解析获取增量变更进行同步，由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务。 基于.
Canal + Kafka 同步 MySQL 数据到 Redis
Zxdwr520的博客
02-23 981
实现数据同步
canal同步mysql数据变化到kafka（centos部署）
douyh的专栏
06-23 997
canal同步mysql数据变化到kafka（centos部署）
Kafka + Canal + MySQL 集群部署
qq_48391148的博客
04-04 3397
canal产生的背景：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，从此开启了一段新纪元。canal 翻译为水道，管道，沟渠，是由java语言开发的，它的定位就是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mysql/mariadb。
Canal + kafka
weixin_45203131的博客
05-29 412
1.mysql配置 canal的原理是基于mysql binlog技术，所以这里一定需要开启mysql的binlog写入功能，建议配置binlog模式为row （1）.修改mysql的配置文件： #开启binlog log-bin=mysql-bin #选择row模式 binlog-format=ROW #配置mysql replaction需要定义，不能和canal的slaveId重复 server_id=1 （2）.canal的原理是模拟自己为mysql slave，所以这里
阿里云数据同步组件Canal及kafka模式的部署安装
m0_59595182的博客
11-02 1844
canal实时同步数据
mysql+canal+kafka配置及python实现文档.docx
06-03
MySQL+Canal+Kafka 配置及 Python 实现文档 本文档将介绍如何使用 MySQL、Canal 和 Kafka 实现数据实时同步的配置和 Python 实现。 MySQL 配置 MySQL 需要开启日志记录功能，以便 Canal 监听日志变化。首先，...
【linux-centos】Canal和Kafka实现mysql的binlog
dadashitou的博客
06-03 1957
需要安装php-rdkafka扩展，安装方式：https://www.cnblogs.com/shixiangqian/p/14856009.html。tar -zxvf canal.deployer-1.1.4.tar.gz -C ./canal-1.1.4 解压到canal-1.1.4目录。canal.instance.mysql.slaveId=123 相当于从库节点id，不能和mysql的节点重复，必须是数字。canal_local.properties canal本地配置，一般不需要动。
实时同步：使用 Canal 和 Kafka 解决 MySQL 与缓存的数据一致性问题
xaiobit_hl的博客
07-25 2392
由此可见，对数据库的每一个修改操作，都是对应固定格式的一个数据，所以可以监听对应的 topic 并针对 data 中的数据进行一个提取，得到一个 cacheKey，然后删除对应的缓存，使得下一次的查询去访问数据库，并同步缓存。canal 监控 binlog 日志，binlog 日志的传输默认使用 MySQL 的复制协议（基于 TCP/IP），执行修改操作：将 “如何学习Spring？”修改成 “如何学习Spring？将 canal 下 plugin 下的所有 jar 包拷贝到 lib 目录下。
Canal 监听 Mysql 自动写入 Kafka 并消费 配置 Windows 版
03-18
在Canal中，我们需要配置Kafka的生产者参数，这通常在`canal.properties`中的`canal.kafka.producer.bootstrap.servers`和`canal.kafka.topic`等字段进行设置，确保Canal知道如何将数据发布到Kafka。一旦配置完成，...
Canal+kafka实战（监听mysql binlog实现数据同步）
Emmien的博客
07-22 4932
Canal+kafka实战（监听mysql binlog实现数据同步）
mysql+canal+kafka数据实时同步
zhou_zhao_xu的博客
04-02 4872
文章目录业务场景zk保证canal server的高可用，同一时间只有一个canal-server真正在工作。集群环境zookeeper部署&配置下载：解压修改配置分别在三台机器上启动验证zkkafka部署&配置canal部署&配置下载 (https://github.com/alibaba/canal/releases) 转载自：https://www.jianshu.c...
canal配合kafka使用
qq_16248977的博客
09-16 2638
一、部署和安装 部署zookeeper zookeeper: Zookeeper QuickStart 部署kafka kafka: Kafka QuickStart 部署canal canal: Canal部署和使用 二、修改配置 修改instance的配置(可参考一、中的《Canal的部署和使用》) # 按需修改成自己的数据库信息 ##########################...
cannel mysql_mysql、canal、kafka、数据同步系列（四）canal的安装和配置
weixin_39614262的博客
01-19 1655
历经了前面的各种安装，终于到canal的安装和配置了。这里依然采用docker-compose安装.1、编写docker-compose.yml文件version: '3'services:canal-server:image: canal/canal-server:v1.1.3container_name: canal-serverports:- 11111:11111environment:-...
canal + kafka 环境搭建
s_trick的博客
04-20 1246
kafka搭建 1）安装kafka 1、下载并上传服务器： https://kafka.apache.org/downloads 2、解压： tar -zxf kafka_2.13-2.7.0.tgz cd /zwtx/kafka_2.13-2.7.0 3、修改配置文件 vim config/server.properties 修改其中的： broker.id=1 # 先创建好log文件目录 log.dirs=/data/kafka/kafka-logs 2) 启动 1、启动 zk 使用安装包中的脚
Flume+Kafka整合案例实现
热门推荐
夏天小厨的博客
12-17 2万+
  一、为什么要集成Flume和Kafka 我们很多人在在使用Flume和kafka时，都会问一句为什么要将Flume和Kafka集成？那首先就应该明白业务需求，一般使用Flume+Kafka架构都是希望完成实时流式的日志处理，后面再连接上Flink/Storm/Spark Streaming等流式实时处理技术，从而完成日志实时解析的目标。第一、如果Flume直接对接实时计算框架，当数据采集速...
Kafka／Canal
qq_45409791的博客
08-03 1158
1.kafka 发布与订阅的分布式（distributed）消息系统，让实时数据在之中排队，缓冲减压，存储实时数据2.消息队列的应用场景：峰值压力缓冲3.producer 数据的生产者consumer 消息的消费者broker kafka集群的server负责处理消息读写请求，存储数据topic 消息队列，读写数据的单位4.一个topic分成多个partition（为了做分布式），分区内部消息强有序分区之间是无序的，每个消息都有一个序号叫offset。.........
通过kafka,canal进行数据异构同步的一套技术方案
赞的心路历程
11-01 2082
业务背景说明： 本公司有一个业务场景是需要从A数据库异构同步至B数据库，在B数据库进行一些逻辑统计查询操作，大致如下图： 当时设计的技术架构如下： 第一步：通过canal监听A库的binlog日志，将binlog日志信息发送至kafka消息队列 第二步：部署由纯java编写的canal-kafka工程，消费kafka消息，异构原始数据，落B库，canal-kafka可以多节点分片部署 该方案咋一看可能存在一些问题，如同步性能如何，sql执行顺序问题如何保证，下面一一解答 .
对于kafkachannel的使用
Lu_Xiao_Yue的博客
12-23 5684
flume的一个agent包括source、channel、sink，但是有时候其实可以不需要source或者是sink，比如在使用flume时，把flume监控的日志发送到kafka中，可以不用使用sink，把channel定义为kafkachannel，kafkachannel作为生产者，直接把数据生产到kafka中，或者使用flume监控kafka中的数据，把数据发送到其他地方，可以不使用...
canal整合kafka
最新发布
02-25
### 如何将 Canal 与 Kafka 进行整合 在实时数据处理架构中，Canal 和 Kafka 的结合能够实现高效的数据传输和处理。具体来说，Canal 负责监听 MySQL 数据库的变化并捕获增量数据，而 Kafka 则作为消息队列来缓存这些变化记录。 为了完成这一过程，通常会采用如下方式： #### 配置 Canal Server 首先，在 `canal.properties` 文件中配置目标地址指向本地或远程的 Zookeeper 实例以及指定要同步的目标数据库实例名称[^1]。 ```properties # canal server properties file example canal.zkServers = localhost:2181 canal.destinations = example ``` 接着定义具体的 destination 设置文件（如 `example.conf`），其中指定了源端口、用户名密码等连接参数，并设置 mode=kafka 来表明使用 Apache Kafka 协议发送变更事件流给下游消费者应用系统。 ```properties # canal destination configuration sample srcDataSources.mysql5=druid.jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8;druid.username=root;druid.password=password; filter.regex=.*\\..* metaPositionpersistentMode=zookeeper mode=kafka ... ``` #### 安装部署 Kafka 并创建 Topic 确保已经安装好最新版本的 Apache Kafka 后，则可以在其上建立专门用于接收来自 Canal 发送过来的消息主题 (topic)，比如命名为 "mysql_binlog_events"。 ```bash bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server localhost:9092 \ --replication-factor 1 --partitions 3 --topic mysql_binlog_events ``` 此时当有新的事务提交至被监控表内时，对应的 DML/DDL 操作会被序列化成 JSON 字符串形式并通过网络推送到预先设定好的 topic 中等待进一步加工分析或者持久化入库操作。 ```json { "database": "test", "table": "orders", "type": "INSERT", "ts": 1647875200, "data": { "id": 1, "product_name": "Laptop" } } ``` 通过上述步骤实现了从关系型数据库到分布式日志系统的无缝衔接，使得后续可以利用 Spark Streaming 或者 Flink 等框架轻松构建近线程甚至是准实时性的业务逻辑计算管道。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值