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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：

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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。

勇敢飞飞不怕困难

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)。