transforms.filter.condition=( value.op == 'c' && ( (value.after.name).split('_').length >1 ? (value.after.name).split('_')[1] : 'xxoo' == '222' ) )
参考
https://debezium.io/documentation/reference/1.9/
https://debezium.io/documentation/reference/1.9/connectors/postgresql.html
https://debezium.io/documentation/reference/1.9/transformations/event-flattening.html
数仓实时数据同步 debezium背景debezium 简介架构基本概念例子目前遇到的问题
数据湖将源库的数据同步到hive数仓ods层，或直接在kafka中用于后面计算。源库包括mysql、postgresql、sqlserver、oracle，大部分是mysql数据库。当前采用的sqoop T+1全量或增量抽取的方式，时效性低，delete的数据可能无法被正确处理。
选择debezium的原因：数据源支持众多，使用的组件仅仅是kafka，需要进行的开发少；debezium使用kafka-conne
1、总体技术方案基于Kafka的Connect技术。具体技术内容，不做介绍，网上有相关文章，本文章主要解决如何配置，因为网上大部分配置都是只能简单运行，只能插入，不能实现数据按照主键进行更新和删除同步的。
2、基于debezium的MySqlConnecto...
MySQL中表无唯一递增字段，也无唯一递增时间字段，该怎么使用logstash实现MySQL实时增量导数据到es中？
logstash和kafka_connector都仅支持基于自增id或者时间戳更新的方式增量同步数据。
回到问题本身：如果库表里没有相关字段，该如何处理呢？
本文给出相关探讨和解决方案。
1、 binlog认知
1.1 啥...
解决的问题：RDBMS到Hbase的数据实时采集
方法：Postgresql -----> Debezium -----> Kafka ------> Sparkstreaming ------> Phoenix
本文：本文主要是从Postgresql到Kafka，不包括后...
Hadoop2.7.6+Mysql5.7+Hive2.3.2+zookeeper3.4.6+kafka2.11+Hbase1.4.9+Sqoop1.4.7+Kylin2.4单机伪分布式安装及官方案例测试详细文档
####################################################################
本篇文章是在本人写的Hadoop+Hive...
1、使用Debezium同步Postgresql数据至Kafka，docker方式安装插件
docker安装zookeeper，kafka，posgresql，connect
1.1、zookeeper安装
docker run -it --rm --name zookeeper -p 2181:2181 -p 2888:2888 -p 3888:3888 debezium/zookeeper:latest
1.2、kafka安装
docker run -it --rm --name kafk
什么是Kafka Connect
正如前面的文章所说，Debezium提供的各种Connector都是实现了Kafka Connect的插件，运行于Kafka Connect的服务上。
首先我们要知道，Kafka的特性，例如，topic的分区、I/O结合操作系统的页缓存(page cache)等，这些令Kafka具备了高吞吐量、低延时及高可用等优点。
由于Kafka的优点，当需要实现CDC(Changed Data Capture)时，即捕获数据源的变动并同步至目标数据源，我们可以使用Kafka作为数据源和
最近团队接到这样一个需求，其他团队开发的业务系统需要监控我们负责的子系统中数据表的数据变更情况，当表发生INSERT,UPDATE及DELETE操作时，相关的业务系统能实时获取数据的变化信息。
经过讨论，团队决定使用Debezium实现需求，于是便对Debezium进行了较深入的学习。下面给大家分享一下自己对Debezium认识与理解。
2 Debezium的介绍
回答: Spark、Kafka和HBase是一种常见的大数据处理架构组合。Spark是一个快速的、通用的集群计算系统，可以处理大规模数据并提供高效的数据处理能力。Kafka是一个分布式流处理平台，用于高吞吐量的实时数据流处理。HBase是一个分布式的、可扩展的NoSQL数据库，适用于存储大规模结构化数据。
在使用这个组合时，可能会遇到一些问题。例如，当遇到HBase的依赖冲突时，可以通过删除冲突的jar包来解决。具体的解决方案可以参考引用\[2\]中的示例。另外，有时在多次格式化HDFS的NameNode后可能会出现错误，如引用\[3\]所示。这种错误通常是由于集群ID不兼容导致的。解决这个问题的方法是确保所有节点的集群ID一致。
总之，Spark、Kafka和HBase的组合可以提供强大的大数据处理能力，但在使用过程中可能会遇到一些常见的问题，需要根据具体情况进行解决。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [hadoop+zookeeper+hbase+kafka+spark 大数据集群部署](https://blog.csdn.net/weixin_41506416/article/details/108870210)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
