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Flink Connector Debezium: 适用于数据中台和数据平台的数据总线，支持实时监听MySQL等数据库

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简介：
Flink Connector Debezium是一款高效的数据总线解决方案，专为数据中台与数据平台设计。它能够实现实时监控并传输包括MySQL在内的多种数据库的变更信息，助力企业快速响应数据变化，提升业务灵活性和效率。 Flink-connector-debezium基于Red Hat开源的Debezium组件与Flink结合使用，在Flink上直接监听各种数据库的变更日志，并利用Flikn特性将数据输出到不同的位置，实现数据总线及实时数仓构建。此项目主要应用于数据中台或数据平台中的基础底座。目前Debezium支持MySQL、MongoDB、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、Db2和Cassandra等数据库。理论上该连接器也适用于上述所有数据库。 开始使用： 执行 `mvn clean package -DskipTests` 命令 参考示例： 参照DebeziumSourceITCase

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  • Flink Connector Debezium: 适用于数据中台和数据平台的数据总线，支持实时监听MySQL等数据库
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    Flink Connector Debezium是一款高效的数据总线解决方案，专为数据中台与数据平台设计。它能够实现实时监控并传输包括MySQL在内的多种数据库的变更信息，助力企业快速响应数据变化，提升业务灵活性和效率。 Flink-connector-debezium基于Red Hat开源的Debezium组件与Flink结合使用，在Flink上直接监听各种数据库的变更日志，并利用Flikn特性将数据输出到不同的位置，实现数据总线及实时数仓构建。此项目主要应用于数据中台或数据平台中的基础底座。目前Debezium支持MySQL、MongoDB、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、Db2和Cassandra等数据库。理论上该连接器也适用于上述所有数据库。 开始使用： 执行 `mvn clean package -DskipTests` 命令 参考示例： 参照DebeziumSourceITCase
     
  • 大数据中台、数据仓库及大数据平台的数据治理经验总结
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    本文档基于作者在大数据领域多年的工作经验，深入探讨了大数据中台、数据仓库和大数据平台中的数据治理策略与实践，为相关技术领域的专业人士提供了宝贵的参考意见。 大数据中台、数据仓库、大数据平台以及数据治理方面的经验总结。
     
  • 大数据中台、数据仓库及大数据平台的数据治理与应用经验总结.rar
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    本资源深入探讨了大数据中台、数据仓库以及大数据平台中的数据治理策略和实际应用案例，旨在分享宝贵的经验和见解。 在企业信息化进程中，大数据已成为核心竞争力的关键因素。构建高效数据体系的基础包括大数据中台、数据仓库、大数据平台以及数据治理。 首先来看“大数据中台”。这是一种新的企业数据管理架构，旨在整合并标准化各个业务部门的数据资源，并提供统一的数据服务以加速应用开发和提升数据价值。“大数据中台”核心在于实现数据共享和服务化。通过这一结构，公司可以更快地响应市场变化，提高业务效率。 接下来是“数据仓库”，它是一种设计用于决策支持系统的集成、非易失性且面向主题的历史数据存储库。该系统将来自不同业务系统的原始数据进行清洗、转换和聚合，形成一致性的数据视图以支撑高级分析与报告。“数据仓库”的主要目的是帮助制定决策，并提供历史视角以便识别趋势及模式。 “大数据平台”则包含了一系列功能如数据存储、计算处理以及管理和服务等。它是实现大规模数据分析的基础架构，支持实时或接近实时的数据处理需求。常见的技术包括Hadoop、Spark和Hive等。 而“数据治理”，则是确保数据质量和有效利用的一系列过程，涵盖了从控制质量到安全管理的多个方面。“数据治理”的目的是保证企业内部所有相关方都能准确地使用并访问高质量的数据资源。 我们可以深入探讨以下几点： 1. **商务智能（BI）、数据仓库、数据湖和大数据中台的区别**：商务智能关注于将复杂信息转化为易于理解的形式，如报告；而“数据仓库”侧重整合分析历史记录。“数据湖”则是一种存储原始未结构化数据的环境，可以进行灵活的数据探索。相比之下，“大数据中台”位于业务系统与“数据仓库”之间，提供连接二者的中间层服务。 2. **构建全面的数据治理框架**：这不仅涉及到技术层面的问题还包括组织流程方面。“数据治理”的框架应当包含政策制定、角色定义、规范流程选择工具以及持续改进等环节。 3. **大数据环境下的数据仓库建设**：例如Hadoop数据仓库的设计原则，架构优化及性能提升策略都是需要深入研究的内容。 4. **理解三者之间的关系**：“数据仓库”通常作为“大数据平台”的一部分处理结构化信息；而“大数据中台”则位于两者之上提供额外的数据服务支持业务应用和“数据仓库”。 5. **从零开始建设数据仓库的步骤**：包括需求分析、整合来源、模型设计实施部署及持续优化等环节。 6. **在治理框架下进行有效的数据仓库模型设计**，以确保其准确性和一致性是至关重要的任务之一。 综上所述，“大数据中台”、“数据仓库”、“大数据平台”和“数据治理”，这些要素共同构成了企业信息化战略中的核心部分。理解并掌握它们的实践方法对于建立高效的数据驱动型企业至关重要。
     
  • 数据决策平台-数据中台
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    数据决策平台，即数据中台，是企业内部构建的一套智能化系统，用于整合、处理和分析海量业务数据。通过提供精准的数据支持与洞察力，帮助企业做出更高效的商业决策，并促进数据驱动文化的形成与发展。 数据中台-数据决策平台是一种以业务创新为目的的数据驱动型平台，旨在挖掘并展示数据价值，并实现数据到商业价值的转换。该平台通过先进的数据技术和计算能力为各类业务提供实时、服务化及可追溯性的数据分析与决策支持。 此平台的技术架构包括系统定位、规则引擎管理、机器学习模型应用、用户权限配置以及日志记录等功能，还涵盖从数据采集至最终呈现的所有环节，并确保线上线下的快速响应。其核心组件有HTTP Web Service Socket 消息处理机制，Kafka集群异步接入技术等。 该平台主要由指标维护模块、规则设定部分、流程管理界面和数据收集服务构成，其中的计算引擎负责对原始数据进行加工与清洗工作；流立方模块则提供更深度的数据分析能力。此外，其规则引擎包括配置设置、决策路径规划以及操作指令定义等功能，并通过条件判断及执行命令来实现复杂的业务逻辑。 平台涵盖多种类型的指标数据来源，如行内数据库系统（例如数仓和ECIF），外部合作机构提供的征信信息与社保公积金等公共服务数据源。这些丰富的数据资源为用户提供全面而深入的决策支持服务。 总而言之，该平台是一款具备高度灵活性且功能强大的数据分析工具，能够有效助力业务部门挖掘更多潜在价值并推动创新实践。
     
  • 数据库同步工具，支持实时同步MySQL和SQL Server等异构数据库
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    这是一款高效的数据库同步工具，能够实现MySQL与SQL Server等不同类型的数据库之间的数据实时同步。 SyncNavigator是一款强大的数据库同步软件，适用于SQL SERVER和MySQL。它具备自动/定时数据同步、无人值守操作、故障自动恢复、同构与异构数据库间的同步功能，并支持断点续传及增量同步等特性。该软件可在Windows XP及以上版本的操作系统上运行，特别适合用于大容量数据库的快速同步。
     
  • Confluent实时同步SQL Server数据（使用debezium-connector-sqlserver.zip）
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    本教程介绍如何利用Debezium SQL Server连接器(zip格式)，实现Microsoft SQL Server数据库与Kafka集群之间的实时数据同步。 SQL Server 2008 CDC 数据可以实时同步到 Kafka。Debezium 是一个开源的分布式平台，用于捕获数据源（如 MySQL、MongoDB 和 PostgreSQL）中新增（inserts）、更新(updates)、删除(deletes)操作的实时动态变化，并且能够快速而稳定地将这些变更同步到Kafka。
     
  • 电商平台数据可视化实时监控系统后台数据.rar
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    本资源提供了一套完整的电商平台数据可视化实时监控系统的后台数据解决方案，帮助用户轻松实现销售、流量等关键业务指标的动态展示和即时分析。 电商平台数据可视化实时监控系统项目的后台数据采用json文件形式存储。
     
  • Flink Oracle 数据库连接支持
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    本项目提供了一种高效的方法来实现Apache Flink与Oracle数据库之间的数据连接，增强了实时数据分析处理能力。 Flink JDBC Connector 支持 Oracle 数据库。使用 Flink 1.13.6 可以连接到 Oracle 11.2.0.4 版本的数据库。
     
  • Go-MySQL-Canal：实现数据库Binlog监听与Elasticsearch数据同步
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    Go-MySQL-Canal是一款用于监听MySQL数据库Binlog变化，并将增量数据实时同步至Elasticsearch的工具。它帮助企业高效构建基于MySQL和Elasticsearch的数据同步解决方案。 go-mysql-canal是一个用于监听数据库binlog并同步到Elasticsearch的工具。
     
  • Postgres-CDC-Flink：利用Debezium和Flink处理PostgreSQL的CDC数据流...
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    本文介绍了使用Debezium和Apache Flink来捕捉并实时处理来自PostgreSQL数据库变更的数据（CDC）的技术方案，适用于需要高效数据同步与集成的应用场景。 使用Flink来丰富Kafka流，并在另一个环境中安装PostgreSQL 11+。配置PostgreSQL以允许通过pgoutput将Debezium转换为CDC（变更数据捕获）。参考文档，设置Apache Kafka（使用Kafka Connect）并在您的机器或集群上运行它。 接下来，在PostgreSQL中创建两个表：transactions和customers。最后，向Kafka Connect的REST接口发送POST请求来启动Debezium PostgreSQL连接器。例如： { name: postgres_cdc, config: { connector.class: io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector }