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在处理数据或复制数据源时，您可能已经听说过术语更改数据捕获（CDC）。顾名思义，“ CDC”是一种设计模式，可以持续识别并捕获数据的增量更改。该模式用于跨实时数据库到分析数据源或只读副本的

4 年前

在源数据库和派生数据库之间保持强数据一致性对于基于CDC的流数据管道至关重要。目标数据库必须反映对源数据库所做的最新更改，因为数据更改速度很快。像Apache Pinot这样的实时

1 年前

Debezium CDC 为每分钟数百万条消息实施高度可扩展且可靠的预定消息解决方案的过程。在接下来的几章中，我将深入探讨选择 Debezium CDC 来将消息调度到 Apache Kafka

2 年前

集群。今天，除了名为 <data-platform-primary> 的大型多租户 MSK 集群之外，还有一个服务专用的 MSK 集群，用于追求极端延迟目标。我们正在积极地将 CDC

1 年前

Consumer Driven Contracts（CDC）。如果您不熟悉这个概念，请查看 https://docs.pact.io/ ，在那里您可以阅读Pact（一种流行的CDC工具）的介绍

5 年前

MySQL以及许多其他数据存储一起使用。衍生的事件溯源实际上是从Oracle等数据库中获取事件，这与更常见的直接从发生事件的服务中获取事件的做法不同。变更数据捕获（CDC）是当前最常用的派生

4 年前

越来越普遍。此参考架构和示例项目演示了一个使用 Spring Boot 和 Spring Cloud 的事件驱动微服务架构。示范概念：事件溯源事件流处理变更数据捕获 (CDC

2 年前

使用其贷款发放系统（LOS）数据库作为SSOT（单一事实来源），但这个数据库不支持自动决策，不支持通知，也不支持事件驱动的通信。为此，该公司广泛使用 Kafka，构建了变更数据捕获 (CDC) 系统

1 年前

effectively empty all the time. From a // CDC perspective this will produce an INSERT

4 年前

数据变更事件是Debezium等变更数据捕获 (CDC) 解决方案的核心。它们描述对数据库中特定记录所做的更改，并允许事件使用者根据此信息采取行动，从而实现广泛的用例，例如实时 ETL（通过将

1 个月前

如何使用Debezium向Kafka提交MySQL的更改数据事件? CDC（变更数据捕获）是将OLTP数据库系统与其他系统（如数据仓库，缓存，Spark或 Hadoop ）互连的最佳方式

5 年前

，因为它是新的变更数据捕获 (CDC) 项目的一部分。新的 CDC 功能将支持 Slack 权限服务的缓存需求，该服务用于授权 Slack 中的操作，还将实现对我们的数据仓库的近实时更新。为此

2 年前

数据捕获#CDC 来使缓存失效为了解决这个问题，我们利用了 Docstore 的变更数据捕获和流服务 Flux。Flux 跟踪存储引擎层中每个集群的 Flux 为 Docstore CDC（更改

2 个月前

时间间隔也会造成底层数据库不必要的负载，该分析是否有其他选项了？ CDC 是否可以直接从数据库中通过流方式传输数据呢？Cassandra（与大多数数据库一样）支持CDC机制。理论上，很容易连接到

5 年前

这是否会成为一项关键任务服务。如果事实确实如此，那么您可以引入 Elasticsearch 并运行 Open Distro。类似地，对于 CDC 管道或构建消息代理之类的东西，您可以在

2 年前

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