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CDC实时数据同步工具选型比较
一丶CDC实时数据同步介绍CDC实时数据同步指的是Change Data Capture（数据变更捕获）技术在数据同步过程中的应用。 CDC技术允许在数据源发生变化时，实时地捕获这些变化，并将其应用到目标系统中，从而保持数据的同步性。CDC实时数据同步具有以下优点：实时性：能够几乎实时地将数据变更同步到目标系统中，保持数据的实时性。 使用CDC，用户可以在不间断的情况下将更新的数据批量和实时地移动到目标数据库中，而无需整体导出整个数据集。DataXDataX CDC基于DataX框架，为用户提供了一种灵活、高效的数据同步解决方案。 ETLCloudETLCloud CDC能够自动根据不同的数据库类型捕获数据变化日志可实现数据表的实时毫秒级同步，实时数据可同时并行分发到多个目标库或应用中。 零代码,简单,好用,只需几分钟就能快速实现CDC,下面我们就来体验下ETLcloud 的 CDC 数据实时同步:登录ETLcloud 在首页选择实时数据集成点击新建监听器只需要简单的配置一下监听器,监听器可以选择实时输出到数据库或者
4.5K20编辑于 2023-09-21 - 来自专栏数据是生产力
CDC ChangeLog Stream实时流入clickhouse最佳姿势
，在这里一起探索 CDC ChangeLog Stream实时流sink 到CLICKHOUSE最佳姿势。 在进行技术选型、方案设计与实操之前，先简单概述下数据库变更日志是怎么流入click house的： CDC技术通过实时捕捉数据变更日志作为流计算引擎（如flink，spark） 数据源，这些实时流数据源 上游CDC技术，实时捕捉数据库变更日志，flink实时消费日志，数据库中的变更日志作为flink流的数据源（Changelog Stream），如 MySQL 的 binlog 日志完整记录了数据库中的变更 CDC技术选型 在flink cdc connector与flink Debezium Format对CDC技术进行选型，通过上图架构与对比 flink cdc connector需要维护组件更少 同时简化 全过程解决方案 根据上面探索，最终CDC ChangeLog Stream实时流sink 到CLICKHOUSE全过程解决方案如上图 flink cdc connector实时捕捉数据变更日志
1.9K50编辑于 2022-10-30 - 来自专栏数据社
基于Flink CDC打通数据实时入湖
该功能被广泛应用于数据同步、更新缓存、微服务间同步数据等场景，本文主要介绍基于Flink CDC在数据实时同步场景下的应用。 Flink在1.11版本开始引入了Flink CDC功能，并且同时支持Table & SQL两种形式。Flink SQL CDC是以SQL的形式编写实时任务，并对CDC数据进行实时解析同步。 相比于传统的数据同步方案，该方案在实时性、易用性等方面有了极大的改善。下图是基于Flink SQL CDC的数据同步方案的示意图。 03Flink CDC打通数据实时导入Iceberg实践 当前使用Flink最新版本1.12，支持CDC功能和更好的流批一体。 1，数据入湖环境准备 以Flink SQL CDC方式将实时数据导入数据湖的环境准备非常简单直观，因为Flink支持流批一体功能，所以实时导入数据湖的数据，也可以使用Flink SQL离线或实时进行查询
2.3K20发布于 2021-07-09 - 来自专栏ApacheHudi
实时数据湖：Flink CDC流式写入Hudi
Flink CDC写入Hudi MySQL建表语句如下 create table users( id bigint auto_increment primary key, name varchar hudi_users3/20210414'; select * from hudi_users3_spark_mor where `partition`='20210414'; 如果Spark-SQL读取实时 后续 目前使用小规模数据测试Flink CDC写入Hudi，后面我们准备用生产数据来走一波，看看Flink-CDC写入Hudi的性能和稳定性。 6. otime.top/2021/01/hudi01-start/•https://otime.top/2021/01/hudi03-write-query/ 推荐阅读 Debezium-Flink-Hudi：实时流式 CDC 一文彻底理解Apache Hudi的清理服务 对话Apache Hudi VP，洞悉数据湖的过去现在和未来 基于 Apache Hudi 构建实时数据湖在百信银行的实践 17张图带你彻底理解
1.7K21发布于 2021-07-05 - 来自专栏大数据成神之路
实时数据湖：Flink CDC流式写入Hudi
Flink CDC写入Hudi MySQL建表语句如下 create table users( id bigint auto_increment primary key, name varchar hudi_users2'; 方式二：INPUTFORMAT是org.apache.hudi.hadoop.realtime.HoodieParquetRealtimeInputFormat // 这种方式是能够实时读出来写入的数据 hudi/hudi_users3/20210414'; select * from hudi_users3_spark where `partition`='20210414'; // 创建可以实时读表数据的格式 hudi_users3/20210414'; select * from hudi_users3_spark_mor where `partition`='20210414'; 如果Spark-SQL读取实时 后续 目前使用小规模数据测试Flink CDC写入Hudi，后面我们准备用生产数据来走一波，看看Flink-CDC写入Hudi的性能和稳定性。
2.9K30发布于 2021-07-12 - 来自专栏腾讯云大数据
实时数仓：基于 Flink CDC 实现 Oracle 数据实时更新到 Kudu
本方案主要对 flink-connector-oracle-cdc进行试用。 方案架构 这里的 Oracle 数据库环境是通过 Docker 建立在 EMR 集群下的某台 CVM 上，通过手动向 Oracle 数据库写入、更新数据，Oceanus 实时捕获变更的数据后存储在 EMR 创建流计算 Oceanus 集群 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台 流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 官方文档：https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/master/content/connectors/oracle-cdc.html 流计算
4.6K00编辑于 2022-02-17 - 来自专栏Spark学习技巧
基于 Flink SQL CDC 的实时数据同步方案
消息队列，然后对接一些实时计算引擎或者 APP 进行消费后把数据传输入 OLAP 系统或者其他存储介质。 /wiki/中文教程 Flink SQL CDC 的更多应用场景 Flink SQL CDC 不仅可以灵活地应用于实时数据同步场景中，还可以打通更多的场景提供给用户选择。 : 打通更多场景 实时数据同步，数据备份，数据迁移，数仓构建 优势：丰富的上下游（E & L），强大的计算（T），易用的 API（SQL），流式计算低延迟 数据库之上的实时物化视图、流式数据分析 索引构建和实时维护 业务 cache 刷新 审计跟踪 微服务的解耦，读写分离 基于 CDC 的维表关联 下面介绍一下为何用 CDC 的维表关联会比基于查询的维表查询快。 我们可以通过 CDC 把维表的数据导入到维表 Join 的状态里面，在这个 State 里面因为它是一个分布式的 State ，里面保存了 Database 里面实时的数据库维表镜像，当消息队列数据过来时候无需再次查询远程的数据库了
4.4K21发布于 2020-11-09 Mysql+ETLCloud CDC+Doris实时数仓同步实战
MySQL CDC实时同步工具选型目前能免费使用的成熟CDC工具且同时支持MySQL+Doris的有Flink CDC和ETLCloud CDC等，这里我们主要考虑比较流行的Flink CDC和ETLCloud Flink CDC安装和使用难度比较大，没有可视化的CDC配置和监控界面对于不熟的用户安装相对比较麻烦，对于实时数据的加工和处理还需要写代码，没一点技术的用户根本搞不定，对于数据工程师来说难度太大。 ETLCloud CDC安装和使用相对容易基本上半小时就安装上了，安装完成后提供全WEB配置界面，对于用户可以说是非常友好，我们这里选择ETLCloud CDC来实现实时数仓的构建。 通过ETLCloud的ETL功能可以轻松实现实时数据直接变为宽表数据存入到Doris中ETLCloud CDC同步原理ETLCloud把CDC和ETL流程给链接起来了，CDC实时数据流入ETL流程中，再通过 +ETL就完成了mysql=>doris的实时同步任务的创建启动MySQL CDC监听器进入ETLCloud的实时数据集成功能点击启动CDC监听器即可启动成功显示为绿色，如果出错可以查看tomcat log
67910编辑于 2024-07-17- 来自专栏Tapdata
十行代码构建基于 CDC 的实时更新物化视图
实时更新物化视图的实现方式 实时更新物化视图的实现方式，可以分为两大类别： 利用数据库提供的物化视图实时更新能力， 如 Oracle、PosgreSQL 等均提供相应的能力； 使用支持 CDC 数据复制和流式计算的实时数据平台 在这些时侯，我们需要使用一个支持 CDC 数据复制和流式计算的实时数据平台来实现 基于 CDC 数据复制和流式计算来实时更新物化视图 这种方案通常需要几个模块一起配合来完成，如： CDC 实时复制工具， 流式计算能力，能够对 CDC 传输过来的 Insert / Update / Delete 同步到目标视图里面，并且能够对多表的事件进行关联聚合等。 我们以一个订单宽表为例子来说明这个实现方式。 支持 CDC 的物化视图构建利器，Tap Flow 的实践 什么是 Tap Flow Tap Flow 是一个 TapData 实时数据平台提供的一个流式数据采集和处理的框架。 和常见的实时数据管道或者集成方案（如Kafka ETL）相比，使用Tap Flow 的优势是： 1. 内部直接集成了CDC，不再需要额外的一个模块 2.
80810编辑于 2025-02-25 Flink CDC深度解析：MySQL Binlog实时同步与关联实战指南
引言：实时数据处理的变革与Flink CDC的崛起 在大数据技术飞速发展的今天，企业对数据处理的需求已经从传统的批处理模式逐渐转向实时化、流式化。 从电商行业的实时库存同步和订单处理，到金融领域的交易监控和风险预警，再到物联网设备的实时状态采集与分析，Flink CDC正在成为许多数据驱动型业务的核心支撑技术。 其能够实现跨数据源的实时关联和复杂事件处理，进一步拓展了流处理的应用边界。 总的来说，Flink CDC的出现标志着实时数据处理领域的一次重要进化。 通过以上技巧的综合运用，开发者能够构建出高效稳定的CDC数据关联管道，满足实时数仓、实时风控等业务场景的需求。 实时数据生态的深度融合 Flink CDC正与现代数据栈的其他组件实现深度集成。
1.3K21编辑于 2025-11-28- 来自专栏小道
Flink CDC
一、什么是CDC? CDC是Change Data Capture（变更数据获取）的简称。 二、CDC 种类 CDC主要分为基于查询和基于Binlog两种方式，我们主要了解一下这两种之间的区别： 基于查询的CDC 基于Binlog的CDC 开源产品 Sqoop、Kafka JDBC Source ; import com.alibaba.ververica.cdc.debezium.DebeziumSourceFunction; import com.alibaba.ververica.cdc.debezium.StringDebeziumDeserializationSchema ; import com.alibaba.ververica.cdc.debezium.DebeziumDeserializationSchema; import com.alibaba.ververica.cdc.debezium.DebeziumSourceFunction 2.0 4.1 Flink-CDC 1.x痛点 4.2 Flink-CDC 2.0 设计 4.3 Flink-CDC 2.0 设计实现 整体概览 在对于有主键的表做初始化模式，整体的流程主要分为
1K10编辑于 2023-12-18 - 来自专栏YashanDB知识库
【YashanDB知识库】Flink CDC实时同步Oracle数据到崖山
概述本文主要介绍通过flink cdc实现oracle数据实时同步到崖山，支持全量和增量，DML支持新增、修改和删除。 环境JDK版本：11Flink版本：1.18.1flink-sql-connector-oracle-cdc版本：3.1.1flink-connector-yashandb版本：1.18.1.1Streampark flink-savepoints去掉注释并修改classloader.resolve-order配置：classloader.resolve-order: parent-firstStep6：安装flink-oracle-cdc 和flink-connector-yashandb相关的jar包到flinkcp /tmp/flink/flink-sql-connector-oracle-cdc-3.1.1.jar /data/flink setting - > Flink Home，点击Add New按钮：Step4：配置Flink Cluster进入菜单setting - > Flink Cluster，点击Add New按钮：创建实时同步任务
61500编辑于 2025-03-06 - 来自专栏AustinDatabases
POSTGRESQL 逻辑复制与CDC捕捉构建实时数据分析平台
, MYSQL 有 binlog 复制, PG 逻辑,物理复制都有,CDC是不是多余的. 答案是NO , CDC 是跟踪数据库操作的一种方式,也是不少类似获取数据库变化时的一种方式, 更多的是对于某些数据获取后,可以进行一些后续性的触发性或判断性的操作. 首先需要对需要进行CDC 的POSTGRESQL 的配置进行相关的设置 1 需要打开POSTGRESQL 的逻辑复制 ? 2 在修改后我们需要对服务器进行重新启动 ? port=5432' PUBLICATION cdc; ? ,这样的好处也是显而易见,由于现在ETL抽取数据时,大部分的ETL支持软件(实时数据)的软件并不是太多并且基本没有免费的,这样做基本上就可以支持一个业务实时数据分析的需求.
1.6K20发布于 2020-07-30 CDC 入门必看：零基础掌握 CDC 实施要点
这时候，CDC技术（变更数据捕获） 就派上大用场了——它能实时盯着数据库里数据的变化（增删改），然后把这点变化单独拎出来，同步到其他需要的地方去。对刚接触的朋友来说，搞懂怎么上手CDC很关键。 CDC 的应用场景非常广泛，涵盖了各个行业：银行证券： 用它实时盯交易——钱一进一出，风控系统立马知道，有啥不对劲马上报警。工厂车间： 用它实时收机器数据，哪道工序卡住了？哪台设备效率低？ 网络电商： 用它实时同步订单状态，客服立马知道货到哪儿了，客户问起来对答如流。这些场景都需要实时、准确的数据支持，而 CDC 正好满足了这一需求。二、CDC实施前的准备工作1.先问清楚：业务到底要啥？ （如果之前同步过，可以用这个省时间）3.实时数据捕获和同步老家底搬完了，启动实时盯梢模式。CDC工具就像个哨兵，时刻盯着数据源。数据一有风吹草动（增删改），它立刻抓住这点变化，送到目标系统。 本文我们一起把CDC实施的关键点过了一遍：搞懂它是啥： CDC就是个实时抓数据变化的“盯梢员”，又快又准很重要。准备要充分： 问清业务要啥？摸清数据家底？挑个好工具。
32410编辑于 2025-07-03- 来自专栏distributed cloud
CDC network architecture
CDC network architecture description:• Internal physical networking: two access switches are used to other business systems of customer local IDC through core switches• Control and management uplink: CDC the trustworthiness of both parties• Public network access/service: access and service exposure of CDC IP, and have the ability to communicate with local networks and interoperate within cloud networks• CDC internal cloud resources and local devices: interoperate through customer intranet• CDC internal cloud
19810编辑于 2025-06-16 从 Flink 到 Doris 的实时数据写入实践 —— 基于 Flink CDC 构建更实时高效的数据集成链路
本文将深入解析 Flink-Doris-Connector 三大典型场景中的设计与实现，并结合 Flink CDC 详细介绍了整库同步的解决方案，助力构建更加高效、稳定的实时数据处理体系。 03 实时 ETL 场景对于实时写入来说，Doris Sink 的写入是基于 Stream Load 的导入方式去实现的。 02 基于 Flink CDC 实现整库同步 在数据抽取方面，Flink-Doris-Connector 借用了 Flink CDC 的特性能力：增量快照读取无锁读取与并发读取：不论存量数据量多大，都可以通过横向提高 断点续传：当存量数据比较大时，可能面临同步中断的情况，CDC 支持中断任务的衔接同步。丰富数据源支持，Flink CDC 支持多种数据库，如 MySQL、Oracle、SQLServer 等。 其主要原理是 Flink CDC Source 在接收到上游的数据源之后，会进行分流处理，不同的表用不同的 Sink。
87500编辑于 2025-08-07- 来自专栏大数据-BigData
debezium采集MySQL CDC指南
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。
1.4K40编辑于 2023-10-18 CDC是什么？一文讲清CDC如何打通数据孤岛
二、CDC技术的定义与优势1.CDC的基本原理CDC的核心，就是实时盯住数据库里数据的变动（增、删、改）。怎么做到的？ 2.CDC优势跟老办法比，CDC的优势非常明显：实时性强： 数据一变，马上就能捕获并同步出去，保证了数据的及时性。企业想快速反应、敏捷决策？这点太关键了！ 3.CDC技术对打破数据孤岛的作用CDC是打通数据孤岛的一把好手。它能实时把不同数据库里的数据变动，同步到一个集中的地方（比如数据仓库、数据湖）。 CDC能实时把业务库（比如交易系统的MySQL）里的数据变动，同步到数据仓库（比如Hive, ClickHouse）。这样，仓库里的数据始终是新鲜热乎的，做分析、出报表才靠谱。 比如金融公司要实时看风险，就得靠这个。2.实时数据分析现在企业都想要更快的分析。CDC能把不同业务库里的数据变动，实时同步到专门的分析平台（比如Flink, Spark Streaming）。
59510编辑于 2025-07-02HBase高级特性与生态整合：揭秘Flink实时数仓中的CDC日志同步方案
变更数据捕获（CDC）技术正是解决这一问题的核心机制。通过实时监听数据源的变更日志（如HBase的WAL），CDC能够将插入、更新、删除等操作转化为事件流，进而供Flink等流处理引擎消费。 本文后续章节将深入探讨HBase与Flink在实时数仓中的协同机制，重点解析基于WAL监听与Debezium集成的CDC日志同步方案。 这些机制也为实时数据同步（如CDC方案）提供了基础。 实战案例：构建Flink实时数仓CDC管道 环境准备与架构设计 在开始构建实时CDC管道前，需要确保环境配置完整且架构设计合理。 未来展望：实时数据技术的演进 随着实时数据处理需求的持续爆发，HBase与Flink在CDC日志同步领域的整合正逐步迈向更智能、更云原生的技术架构。
71110编辑于 2025-08-27- 来自专栏路过君BLOG from CSDN
Flink MYSQL CDC异常处理
1 Access denied; you need (at least one of) the RELOAD privilege(s) for this operation 原因 账号需要RELOAD这个服务管理员权限 解决 grant reload on *.* to 'user_name'@'%'; 2 Cannot read the binlog filename and position via ‘SHOW MASTER STATUS’ 问题 没有开启binlog 解决 配置文件 [mysq
2.9K31编辑于 2021-12-07
腾讯云开发者
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