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Debezium日常分享系列之：Debezium 3.0.0.Final发布在本文中，我们将深入研究Debezium 3.0中的所有变化，讨论新功能，并解释可能对您的升级过程产生任何影响的所有可能变化。如往常一样，我们建议您阅读发布说明以了解所有修复的错误、更新程序等信息。

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Debezium日常分享系列之：Debezium 3.0.0.Beta发布此版本包含大量新功能和改进，包括每个表的创建、更新和删除的详细指标、复制槽创建超时、PostgreSQL 对 PgVector 数据类型的支持、基于 Ehcache 的新 Oracle 嵌入式缓冲区实现等。

FlinkCDC初体验1、pom依赖2、FlinkCDC-SQL运行结果：3、FlinkCDC-DataStream运行结果：

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mongodb使用debezium服务器上需要安装jdk11 jdk下载地址官网下载地址安装教程运行 Debezium 连接器需要 Java 11 或更高版本 Debezium 并不是一个独立的软件，而是很多个 Kafka 连接器的总称。这些 Kafka 连接器分别对应不同的数据库，比如 MySQL、Oracle 等。按 Kafka 连接器的常见命名规则，可能我们会把它们叫做 MySQL Kafka Source Connector 之类。

使用 Debezium 在 Spring 应用程序中监听 MySQL binlog要在 Spring 应用程序中监听 MySQL 的 binlog（二进制日志），您可以使用开源库 Debezium。Debezium 提供了一个 Kafka Connect 插件，用于捕获 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等数据库的数据变更事件。

Spring Boot集成Debezium实现postgres增量同步是一个开源项目，为捕获数据更改(change data capture,CDC)提供了一个低延迟的流式处理平台。你可以安装并且配置Debezium去监控你的数据库，然后你的应用就可以消费对数据库的每一个行级别(row-level)的更改。只有已提交的更改才是可见的，所以你的应用不用担心事务(transaction)或者更改被回滚(roll back)。Debezium为所有的数据库更改事件提供了一个统一的模型，所以你的应用不用担心每一种数据库管理系统的错综复杂性。另外，由于Debezium用持久化的、有副

Spring Boot集成Debezium快速入门demoDebezium是一个用来捕获数据库数据变更的分布式服务，你的应用可以看到这些数据变更，以及处理他们。Debezium以更改事件流的形式记录每张表的行级变更。然后应用可以以事件流产生的顺序读取事件流变更记录。目前支持的Source Connectors是Mysql，MongoDB，PostgresSQL、Oracle、SQL Server、Db2、Cassamdra、Vitesss。

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Debezium日常分享系列之：Debezium 2.6.0.Beta1发布此新连接器的文档仍在进行中。新的实现使用 ROW() 函数构造此查询，如下所示：Window Open Marker

使用debezium实现cdc实时数据同步功能记录Debezium 是一个用于变更数据捕获的开源分布式平台。能够保证应用程序就可以开始响应其他应用程序提交到您数据库的所有插入、更新和删除操作。Debezium 持久、快速，因此即使出现问题，您的应用程序也能快速响应，绝不会错过任何事件。Debezium 默认使用Kafka来投递数据，在事务日志中记录提交到每个数据库表的所有行级变更。每个应用程序只需读取其感兴趣的事务日志，即可按事件发生的相同顺序查看所有事件。

Flink 流式读取 Debezium CDC 数据写入 Hudi 表无法处理 -D / Delete 消息问题场景是：使用 Kafka Connect 的 Debezium MySQL Source Connector 将 MySQL 的 CDC 数据（Avro 格式）接入到 Kafka 之后，通过 Flink 读取并解析这些 CDC 数据，然后以流式方式写入到 Hudi 表中，测试中发现，INSERT 和 UPDATE 消息都能很好的处理，但是，-D 类型的 Delete 消息被忽略了，即使已经开启了 ‘changelog.enabled’ = ‘true’ ，既然无效。测试版本：Flink 1.17.1

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Debezium日常分享系列之：Debezium and TimescaleDBTimescaleDB 是一个开源数据库，旨在使 SQL 对于时间序列数据具有可扩展性。它是作为 PostgreSQL 数据库的扩展实现的。这一事实促使我们重新使用标准 Debezium PostgreSQL 连接器，并将 TimescaleDB 支持实现为单个消息转换 (SMT)。

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Debezium日常分享系列之：Debezium and TimescaleDBTimescaleDB 是一个开源数据库，旨在使 SQL 对于时间序列数据具有可扩展性。它是作为 PostgreSQL 数据库的扩展实现的。这一事实促使我们重新使用标准 Debezium PostgreSQL 连接器，并将 TimescaleDB 支持实现为单个消息转换 (SMT)。

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Debezium日常分享系列之：Debezium 通知Debezium 通知提供了一种获取有关连接器状态信息的机制。通知可以发送到以下渠道：通知消息包含以下信息：

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Debezium日常分享系列之：Debezium 2.5.0.Beta1发布Debezium 2.5.0.Beta1 现已推出。此版本包括许多改进，例如对 MariaDB GTID 的支持、Debezium Server EventHub 接收器的分区、本机 RabbitMQ 流 Debezium Server 接收器、来自 PostgreSQL 16 备用数据库的流式传输、MySQL 高精度源时间戳、使用 JDBC 接收器的字段包含/排除、初始快照的一些附加通知以及 Debezium Operator CRD 的服务帐户支持。此外，此版本还包括各种错误修复和一些重大更改。

Kafka（六）利用Kafka Connect+Debezium通过CDC方式将Oracle数据库的数据同步至PostgreSQL中强烈建议阅读这篇confluent官方关于CDC的博文，写的非常好还包含了示例代码。可能你读完了之后，都不需要看我下面写的大部分内容。

Debezium-Embedded 实时监控MySQL数据变更Debezium连接器的操作通常是将它们部署到Kafka Connect服务，并配置一个或多个连接器来监控上游数据库，并为它们在上游数据库中看到的所有更改生成数据更改事件。这些数据更改事件被写入Kafka，在那里它们可以被许多不同的应用程序独立使用。Kafka Connect提供了出色的容错性和可扩展性，因为它作为分布式服务运行，并确保所有注册和配置的连接器始终在运行。例如，即使集群中的一个Kafka Connect端点出现故障，其余的Kafka连接端点也会重新启动以前在现已终止的端点上运行的任何连接器，

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Debezium日常分享系列之：Debezium采集时间序列数据库TimescaleDBDebezium 可以从以下 TimescaleDB 函数捕获事件：这三个功能是内部依赖的。每个函数都是基于 PostgreSQL 功能构建的，用于在表中存储数据。 Debezium 不同程度地支持所有这三个功能。

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Debezium日常分享系列之：定制Debezium 信号发送和通知Debezium 2.3 在信号和通知功能方面引入了新的改进。除了 Debezium 提供的预定义信号和通知通道之外，您还可以设置新的信号和通知通道。此功能使用户能够自定义系统以满足他们的独特需求，并将其与现有基础设施或第三方解决方案相结合。它通过精确捕获和传达信号事件并通过首选渠道触发通知，实现对数据变化的有效监控和主动响应。

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Debezium日常分享系列之：在 OpenShift 上部署 Debezium此过程用于在 Red Hat 的 OpenShift 容器平台上设置 Debezium 连接器。要在 OpenShift 上进行开发或测试，您可以使用 CodeRady 容器。