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有想法的py工程师

PostgreSQL × Debezium × Kafka 时间戳机制 [附对照表]它来自 PostgreSQL 本身，记录在 WAL 日志中。表示该行变更（INSERT/UPDATE/DELETE）在 PostgreSQL 中被写入 WAL buffer 的时间。

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Debezium日常分享系列之：认识debezium operator、debezium server yaml格式、部署debezium server目前主要有两种方式将 Debezium 运行在 Kubernetes 上，它们背后的“Operator”略有不同：

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Flink CDC系列之：Kafka Debezium JSON 序列化器的实现DebeziumJsonSerializationSchema这是一个 Debezium JSON 序列化器的实现，负责将 Flink CDC 事件转换为标准的 Debezium JSON 格式。

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Flink CDC系列之：Kafka的Debezium JSON 结构定义类DebeziumJsonStruct这是一个 Debezium JSON 结构定义类，使用枚举来定义 Debezium JSON 格式的字段结构和位置信息。

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Debezium日常分享系列之：Debezium 3.2.2.Final发布我们解决了一个问题，即连接器会因误导性的错误消息而无法启动，恢复了平滑的启动过程，同时保留了改进的偏移验证用户在连接器启动过程中遇到了这种令人困惑的异常情况。

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Debezium日常分享系列之：Debezium 3.3.0.Alpha2发布本次更新的亮点包括：心跳处理机制修复、支持从精确的oplog位置启动MongoDB流式传输、PostgreSQL的TOAST性能优化、JDBC接收器增强TSVECTOR支持，以及改进PostgreSQL发布功能的DDL处理。Debezium平台还通过以下改进显著提升易用性：更清晰化的错误提示、细粒度UI日志记录功能，以及优化的源/目标端定义。

Debezium + Kafka-connect 实现Postgres实时同步Hologres基于 Debezium + Kafka 的方案实现 PostgreSQL 到 Hologres 的实时数据同步，是一种高可靠性、高扩展性的解决方案。以下是详细的实现步骤：

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Debezium日常分享系列之：Debezium 3.1.0.Beta1发布此版本包含了许多特性和改进，包括但不限于 Debezium Server UI 的首个官方发布、CloudEvent traceparent 支持、Debezium 的 PubSub 和 RabbitMQ 源的新功能、WASM 转换中的模式访问，以及许多其他特性。让我们深入了解这些新特性和改进。

斯普信专业组

技术聚焦：Debezium 如何将数据库数据精准注入 Kafka#作者：任少近debezium的connector捕获到源数据库数据更新，发送到kafka集群中，利用kafka connect提供的sink connector，将数据同步到其他数据库，数据仓库等存储介质中。上图中是采集mysql的binlog日志。真正主要的是SnapshotReader和BinlogReader，实现了对MySQL数据的全量读取和增量读取,采集到的数据默认一个表一个kafka topic，也可以指定topic名。将数据同步到其他系统、数据库、数据仓库等。

Debezium 与 Apache Kafka 的集成方式Debezium 与 Apache Kafka 的集成主要通过 Kafka Connect 实现。Kafka Connect 是一个用于数据集成的分布式平台，而 Debezium 作为 Kafka Connect 的 Source Connector，负责将数据库的变更数据捕获并发送到 Kafka。

Debedium如何忽略Oracle的purge命令截至目前3.0版本，Debezium的Oracle Connector并不支持purge table这个指令。

Debezium-BinaryLogClientBinaryLogClient类，用于连接和监听 MySQL 服务器的二进制日志（binlog）### GTID (Global Transaction Identifier) 理解

Debezium-KafkaDatabaseHistoryKafkaDatabaseHistory类主要用来保存和恢复历史记录存储记录：在 storeRecord 方法中将数据库历史记录发送到指定的Kafka主题。恢复记录：在 recoverRecords 方法中使用Kafka消费者从指定主题中读取并处理历史记录

Debezium-MySqlConnectorTaskMySqlConnectorTask，用于读取MySQL的二进制日志并生成对应的数据变更事件数据库模式（Database Schema）数据库模式是指数据库中数据的组织结构和定义，它描述了数据库中所有对象（如表、视图、索引、存储过程等）的结构和关系。具体来说，数据库模式包括以下几个方面： 1 表结构：定义了数据库中各个表的名称、列的名称、数据类型、约束条件（如主键、外键、唯一性约束等）。 2 关系：描述了表与表之间的关系，如一对多、多对多等。 3 索引：定义了表上的索引，用于提高查询性能。 4 视图：定

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Debezium日常分享系列之：Debezium3版本Debezium connector for JDBCDebezium JDBC连接器是一个Kafka Connect接收器连接器实现，可以从多个源主题消费事件，然后通过使用JDBC驱动程序将这些事件写入关系型数据库。该连接器支持各种数据库方言，包括Db2、MySQL、Oracle、PostgreSQL和SQL Server。

Debezium-EmbeddedEngine提示：一个嵌入式的Kafka Connect源连接器的工作机制工作机制：* 独立运行：嵌入式连接器在应用程序进程中独立运行，不需要Kafka、Kafka Connect或 Zookeeper进程

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Debezium日常分享系列之：异步 Debezium 嵌入式引擎由于Debezium引擎的主要目标是能够在Kafka之外执行Debezium，可能会觉得为什么不利用这个机会摆脱Kafka的依赖。原因很简单：这将是一个过于复杂的更改，不仅影响到Debezium引擎。例如，删除WorkerConfig将需要删除OffsetBackingStore，这将需要删除OffsetStorageReader等等，这将导致Debezium核心和连接器的重大变化。因此，这应该作为一个单独的任务来完成，需要一个专门的DDD来描述所有的更改，并提出Kafka Connect接口和类的替代方

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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：