CDC安装配置步骤及实现同步的操作

关于同步OracleCDC的实现步骤关于同步CDC的实现步骤CDCCDC特性是在Oracle9i数据库中引入的。

CDC能够帮助你识别从上次提取之后发生变化的数据。

利用CDC，在对源表进行INSERT、UPDATE或DELETE等操作的同时就可以提取数据，并且变化的数据被保存在数据库的变化表中。

这样就可以捕获发生变化的数据，然后利用数据库视图以一种可控的方式提供给目标系统。

CDC建立订阅者视图来控制目标系统对变化数据的获取。

目标系统是任何需要使用从源系统中捕获的数据的应用程序。

发布者和订阅：CDC体系结构基于发布者/订阅者模型。

发布者捕捉变化数据并提供给订阅者。

订阅者使用从发布者那里获得的变化数据。

通常，CDC系统拥有一个发布者和多个订阅者。

发布者首先需要识别捕获变化数据所需的源表。

然后，它捕捉变化的数据并将其保存在特别创建的变化表中。

它还使订阅者能够控制对变化数据的访问。

订阅者需要清楚自己感兴趣的是哪些变化数据。

一个订阅者可能不会对发布者发布的所有数据都感兴趣。

订阅者需要创建一个订阅者视图来访问经发布者授权可以访问的变化数据。

2．设置CDC环境：1) 确定源表：2) 设置发布者。

3) 创建变化表。

4) 设置订阅者。

5) 订阅源表并激活订阅过程。

6) 设置CDC窗口。

7) 准备订阅者视图。

8) 访问变化表中的数据。

9) 删除订阅者视图，并清除CDC窗口。

10) 重复第6到第9步，以查看新数据。

3．设置发布者发布者是创建和维护变化表的数据库用户。

正如前面提到的，发布者的职责是识别并提取变化数据，并将其提供给订阅者。

要做到这一点，必须给发布者分配以下两个数据库角色：SELECT_CATALOG_ROLEEXECUTE_CATALOG_ROLE为了简单起见，可以设置源表所在用户为发布者，也可以指定任何其他数据库用户为发布者。

在由多个数据库用户拥有的表构成源表的情况下，最好指定另一个用户作为发布者。

在这种情况下，该用户需要在源表上有SELECT权限。

OracleCDC简介及异步在线⽇志CDC部署⽰例摘要最近由于⼯作需要，花时间研究了⼀下Oracle CDC功能和LogMiner⼯具，希望能找到⼀种稳定、⾼效的技术来实现Oracle增量数据抽取功能。

以下是个⼈的部分学习总结和部署实践。

1. Oracle CDC 简介很多⼈都认为，只要是涉及到数据库数据复制和增量数据抽取，都是需要购买收费软件的。

实际上，我们通过Oracle提供的CDC和LogMiner等免费⼯具也能实现数据库数据复制和增量数据抽取，各种数据复制软件只是使得获取增量数据更加便捷，或者是可以⽀持更多的扩展功能（例如：异构数据库之间的同步，ETL过程的数据清洗、装换），但实际Oracle本⾝是⽀持CDC机制，只是很少有⼈关注，操作起来也有些复杂，⽽且据传⾔并不稳定，常常见到论坛上爆出⼀些莫名其妙的问题。

Oracle11gR2提供给我们以下⼏种CDC机制：1.1 Synchronous Change Data Capture Configuration（同步复制）原理很简单，原表、⽬标表必须是同⼀个库，采⽤触发器的机制（设置同步CDC后，并看不到触发器，但实际运⾏机理还是触发器的机制）将原表内容复制到另⼀个⽬标表。

这个机制就不多说了，和⾃⼰给表建触发器没什么太⼤差别。

1.2 Asynchronous HotLog Configuration（异步在线⽇志CDC）这个过程已经没有触发器了，⽽是使⽤Redo Log，但是使⽤在线⽇志，并不是归档⽇志。

并且原表、⽬标表仍然必须是同⼀个库。

这种模式是相对简单的，同时这种模式是在Oracle 10以上才产⽣的，9i是没有这个机制的。

1.3 Asynchronous Distributed HotLog Configuration（异步分布式CDC）实际这个模式是对异步在线⽇志CDC的⼀种优化，也⽐较容易理解，就是加⼊了DB-LINK机制，使原表、⽬标表不在同⼀个数据库。

CDC同步数据的机制一、概述CDC（Change Data Capture）是一种数据同步机制，可实现在源数据发生变化时，将变化的数据捕获并传输到目标系统。

该机制利用数据库的日志文件，以增量的方式同步数据，能够实现实时、高效的数据同步。

二、CDC同步数据的原理CDC同步数据的原理可以简单描述为以下几个步骤：1. 监听数据库日志CDC机制通过监听数据库日志，捕获数据库操作的变化。

数据库引擎会将所有的增、删、改操作记录在日志文件中，包括操作的具体细节和变更数据的位置。

2. 解析日志文件捕获到数据库日志后，CDC系统需要解析日志文件，识别其中的增量变化。

解析过程通常包括对日志格式的解析和提取操作的细节信息，如操作的表名、字段名、变更前后的数据等。

3. 标记增量数据解析日志文件后，CDC系统会将捕获到的增量数据进行标记，以便后续的同步操作。

标记通常包括记录操作类型（增、删、改）、变更数据的位置（如行号或标识字段值）以及变更前后的数据。

4. 同步增量数据在标记完增量数据后，CDC系统会将这些数据同步到目标系统中。

同步方式可以是定时任务、消息队列或实时推送等。

由于CDC数据是增量的，所以同步速度相对较快，可以实现实时同步。

三、常见的CDC同步数据的工具和框架CDC同步数据的机制在业界有很多成熟的工具和框架，下面介绍几种常见的CDC工具和框架。

1. DebeziumDebezium是一种开源的分布式CDC平台，基于Apache Kafka实现。

它支持多种数据库，如MySQL、PostgreSQL、MongoDB等，并提供了简单易用的API和各种连接器，方便用户进行CDC数据同步。

2. MaxwellMaxwell是一款基于MySQL数据库的CDC工具，能够将MySQL数据库的变化以JSON 格式的事件流发送到Kafka或其他系统。

它的设计目标是简单、高效，并提供了丰富的配置选项和灵活的数据映射功能。

3. Oracle GoldenGateOracle GoldenGate是一种企业级CDC解决方案，可以实现源与目标之间的实时数据复制和同步。

cdc同步数据的机制CDC同步数据的机制CDC即Change Data Capture，中文意为“变化数据捕获”，是一种数据同步的机制，可以将源数据的变化实时地同步到目标数据源中。

它是一种基于日志文件或数据表的同步方式，可以在不影响源数据的情况下，保证目标数据的实时性和准确性。

CDC同步数据的机制包括以下几个步骤：1.数据源的监控数据源可以是关系型数据库、NoSQL数据库、文件系统等。

CDC 会监控数据源中的变化，例如新增、修改、删除等操作，以此来捕获数据变化的信息。

2.日志文件或数据表的记录当数据源中发生变化时，CDC会将变化的信息记录在日志文件或数据表中，以便后续的同步操作使用。

这些记录包含了变化的数据及其相关的元数据，例如时间戳、数据类型、操作类型等信息。

3.数据同步CDC会将日志文件或数据表中的记录读取出来，并根据记录中的信息，将变化的数据同步到目标数据源中。

同步的方式有多种，例如增量同步、全量同步等，根据具体的业务需求来选择合适的同步方式。

4.增量同步增量同步是指只同步新增、修改和删除等变化的数据，不同步未发生变化的数据。

这种同步方式可以提高同步的效率和速度，减少同步的数据量，节省带宽和存储空间。

5.全量同步全量同步是指将数据源中的所有数据都同步到目标数据源中，包括新增、修改和删除等数据。

这种同步方式较为耗时和耗费带宽和存储空间，但可以保证目标数据的完整性和准确性。

6.实时同步实时同步是指在数据源中发生变化后，立即将变化的数据同步到目标数据源中。

这种同步方式可以保证数据的实时性和准确性，但也需要更高的带宽和处理能力，以及更快的响应时间。

7.异步同步异步同步是指在数据源中发生变化后，不立即将变化的数据同步到目标数据源中，而是将变化的数据先保存在缓存中，再按照一定的频率进行同步。

这种同步方式可以降低对源数据系统的影响，提高系统的稳定性和可靠性，但也会降低数据的实时性和准确性。

CDC同步数据的机制是一种基于日志文件或数据表的同步方式，可以实现数据源和目标数据源之间的实时同步，保证数据的准确性和完整性。

cdc数据同步方案CDC数据同步方案一、背景介绍CDC（Change Data Capture）是一种将数据库中的变更捕获并转换为事件流的技术，可以实现实时数据同步。

在分布式系统中，数据同步是非常重要的一环，因为不同的应用程序需要共享数据，并且需要保证数据的一致性和可靠性。

因此，设计一个高效、稳定、可扩展的CDC数据同步方案是至关重要的。

二、方案设计1. 数据源选择首先需要选择合适的数据源，目前主流的关系型数据库有MySQL、Oracle、SQL Server等。

根据业务需求和预算情况进行选择。

2. CDC技术选型CDC技术有多种实现方式，包括基于日志文件、触发器和轮询等。

其中基于日志文件的方式效率最高，因为它可以直接读取事务日志文件并解析其中的变化信息。

但是该方式对数据库版本有要求，并且需要相应的权限才能访问事务日志文件。

触发器方式可以实现较为精细的控制，但是会对数据库性能产生影响。

轮询方式最简单易用，但是效率较低。

综合考虑效率和可行性等因素，在本方案中选择基于日志文件方式进行CDC。

3. CDC工具选型CDC工具可以帮助我们实现CDC功能，目前市面上有多种CDC工具可供选择。

本方案中选择使用Debezium作为CDC工具，因为它是一个开源的、成熟的、支持多种数据库的CDC工具，且可以与Kafka 等消息队列集成。

4. 消息队列选型消息队列是实现数据异步传输的核心组件之一，它可以将变化数据转换为消息并发送到目标系统。

在本方案中选择使用Kafka作为消息队列，因为它是一个高性能、高可用、分布式的消息队列系统，可以满足大规模数据处理和存储需求。

5. 数据同步流程设计基于以上选型，设计如下数据同步流程：（1）Debezium从数据库事务日志中读取变化信息，并将其转换为Kafka消息；（2）Kafka将变化消息发送到消费端；（3）消费端接收到变化消息后进行处理，并将其写入目标数据库。

6. 高可用性和容错性设计在实际应用中，需要考虑到CDC工具和消息队列等组件的高可用性和容错性。

flink oracle cdc案例Flink Oracle CDC案例1. 什么是Flink Oracle CDC？Flink Oracle CDC是指在Flink流处理框架中使用Change Data Capture（CDC）技术来捕获和处理Oracle数据库中的数据变化。

CDC是一种数据集成技术，可以实时捕获数据库中的数据变化，并将其作为流数据发送到其他系统进行处理或分析。

2. Flink Oracle CDC的优势Flink Oracle CDC具有以下优势：- 实时性：能够准实时地捕获和处理Oracle数据库中的数据变化，使得其他系统可以及时获得最新的数据。

- 可靠性：通过Flink的容错机制，保证数据的可靠性和一致性。

- 灵活性：支持多种数据格式和数据源，可以根据需求进行灵活的配置和定制。

- 高性能：Flink的流处理引擎具备高吞吐和低延迟的特点，能够处理大规模的数据流。

- 可扩展性：可以根据需求水平扩展，以处理大规模的数据变化。

3. Flink Oracle CDC的应用场景Flink Oracle CDC可以应用于以下场景：- 数据仓库更新：将Oracle数据库中的数据变化实时发送到数据仓库，以保证数据仓库中的数据与源数据库保持同步。

- 实时分析：将Oracle数据库中的数据变化实时发送到分析系统，以进行实时的数据分析和处理。

- 业务监控：通过捕获Oracle数据库中的数据变化，实时监控业务指标并生成报警或通知。

- 数据同步：将Oracle数据库中的数据变化实时同步到其他系统，以保持数据的一致性。

4. Flink Oracle CDC的实现原理Flink Oracle CDC的实现原理如下：- 首先，通过Oracle的日志文件（Redo Log）来捕获数据库中的数据变化。

- 然后，将捕获到的数据变化解析成具体的操作（插入、更新、删除）和对应的数据内容。

- 接着，将解析到的数据变化作为流数据发送到Flink流处理引擎进行处理。

数据实时增量同步⼯具CDC之Maxwell和Canal1.什么是CDC?CDC是Change Data Capture(变更数据获取)的简称。

可以基于增量⽇志，以极低的侵⼊性来完成增量数据捕获的⼯作。

核⼼思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插⼊、更新以及删除等），将这些变更按发⽣的顺序完整记录下来，写⼊到消息中间件中以供其他服务进⾏订阅及消费。

1.1什么是变更数据捕获?CDC是指从源数据库捕获到数据和数据结构(也称为模式)的增量变更，近乎实时地将这些变更，传播到其他数据库或应⽤程序之处。

通过这种⽅式，CDC能够向数据仓库提供⾼效、低延迟的数据传输，以便信息被及时转换并交付给专供分析的应⽤程序。

与批量复制相⽐，变更数据的捕获通常具有如下三项基本优势：CDC通过仅发送增量的变更，来降低通过⽹络传输数据的成本。

CDC可以帮助⽤户根据最新的数据做出更快、更准确的决策。

例如，CDC会将事务直接传输到专供分析的应⽤上。

CDC最⼤限度地减少了对于⽣产环境⽹络流量的⼲扰。

常见的CDC⼯具有:maxwell :基于MYSQL的binlogcanal :基于MYSQL的binlogdebeziumflinkcdc注:sqoop不是CDC⼯具 sqoop是基于查询的全量数据捕获.2.MaxwellMaxwell 是由美国Zendesk开源，⽤Java编写的MySQL实时抓取软件。

实时读取MySQL⼆进制⽇志Binlog，并⽣成 JSON 格式的消息，作为⽣产者发送给 Kafka，Kinesis、RabbitMQ、Redis、Google Cloud Pub/Sub、⽂件或其它平台的应⽤程序。

2.1 Maxwell⼯作原理2.1.1 MySQL主从复制过程<1>Master主库将改变记录，写到⼆进制⽇志(binary log)中<2>Slave从库向mysql master发送dump协议，将master主库的binary log events拷贝到它的中继⽇志(relay log)；<3>Slave从库读取并重做中继⽇志中的事件，将改变的数据同步到⾃⼰的数据库。

通过一个例子来演示实现同步模式的CDC的基本步骤。

第一步：查看数据库版本SYS-->SQL:select * from v$version;第二步：创建发布者并授权1.在源数据库下创建一个用户，作为发布者。

SYS-->SQL:create user cdcpub identified by cdcpub;2.授予相应的权限SYS-->SQL:grant execute_catalog_role to cdcpub;grant select_catalog_role to cdcpub;grant create table to cdcpub;grant create session to cdcpub;grant execute on dbms_cdc_publish to cdcpub;第三步：设置初始化参数同步CDC，需要将java_pool_size设置为合适的大小，估计是其内部是采用java存储过程来实现的。

SYS-->SQL:alter system set java_pool_size=48M;第四步：发布变化数据(例如要发布用户CDC_SCOTT下的EMP表)1.发布前准备。

创建一个用户和用户下的一个表SYS-->SQL:create user CDC_SCOTT identified by CDC_SCOTT;grant resource to CDC_SCOTT;grant connect to CDC_SCOTT;CDC_SCOTT-->SQL:create table EMP(EMPNO NUMBER(4) not null,ENAME V ARCHAR2(10),JOB V ARCHAR2(9),MGR NUMBER(4),HIREDATE DATE,SAL NUMBER(7,2),COMM NUMBER(7,2),DEPTNO NUMBER(2));insert into emp (EMPNO, ENAME, JOB, MGR, HIREDA TE, SAL, COMM, DEPTNO) values (7369, 'SMITH', 'CLERK', 7902, to_date('17-12-1980', 'dd-mm-yyyy'), 800.00, null, 20);insert into emp (EMPNO, ENAME, JOB, MGR, HIREDA TE, SAL, COMM, DEPTNO) values (7698, 'BLAKE', 'MANAGER', 7839, to_date('01-05-1981', 'dd-mm-yyyy'), 2850.00, null, 30); insert into emp (EMPNO, ENAME, JOB, MGR, HIREDA TE, SAL, COMM, DEPTNO) values (7782, 'CLARK', 'MANAGER', 7839, to_date('09-06-1981', 'dd-mm-yyyy'), 2450.00, null, 10); insert into emp (EMPNO, ENAME, JOB, MGR, HIREDA TE, SAL, COMM, DEPTNO) values (7788, 'SCOTT', 'ANAL YST', 7566, to_date('19-04-1987', 'dd-mm-yyyy'), 3000.00, null, 20); COMMIT;2.授予cdcpub用户对于该表的权限CDC_SCOTT-->SQL:grant all on EMP to cdcpub;3.创建变更集SYS-->SQL:begindbms_cdc_publish.create_change_set(change_set_name =>'CDC_SCOTT_EMP',description =>'change set for CDC_SCOTT.EMP',change_source_name =>'SYNC_SOURCE');end;/注:同步CDC的chang source必须是SYNC_SOURCE。

flink cdc语法
Flink CDC（Change Data Capture）是Flink的一个功能模块，用于捕获数据库的变化数据。

它可以监控数据库中的数据变化，并
将这些变化实时地同步到Flink流处理作业中，以便进行实时的数
据分析和处理。

在Flink中使用CDC功能，一般需要遵循以下语法
和步骤：
1. 创建CDC连接，首先需要创建一个CDC连接，用于连接到数
据库并捕获变化数据。

在Flink中，通常会使用特定的CDC连接器，比如Debezium或者Maxwell，来与数据库进行连接。

2. 配置CDC连接，配置CDC连接需要指定数据库的连接信息，
比如数据库的地址、用户名、密码等。

此外，还需要配置要捕获的
数据表，以及捕获的数据类型等相关信息。

3. 实现数据捕获，一旦CDC连接配置完成，就需要实现数据捕
获的逻辑。

这通常涉及到使用Flink的DataStream API来定义数据流，以及使用CDC连接器提供的API来捕获数据库的变化数据。

4. 数据处理和分析，捕获到变化数据后，可以对数据进行进一
步的处理和分析。

这包括数据的转换、聚合、筛选等操作，可以使
用Flink提供的丰富的流处理算子来实现。

5. 输出结果，最后，处理完成的数据可以输出到不同的目的地，比如数据库、消息队列、文件系统等，以便进行后续的应用或存储。

总的来说，Flink CDC的语法和用法主要涉及到CDC连接的创
建和配置，数据捕获的实现，以及数据处理和输出等步骤。

通过合
理的配置和编码实践，可以实现高效、可靠的数据库变化数据捕获
和实时处理。

MsSQL数据同步-CDC 数据源1.SQL server 2008版本以上的企业版、开发版和评估版中可⽤；2.需要开启代理服务（作业）。

打开sql server配置管理器->启动SqlServer AgentSql Server Configuration Manager操作如下：3.CDC需要业务库之外的额外的磁盘空间。

相当于业务库需要开通的CDC的库和表的所占磁盘空间4.CDC的表需要主键或者唯⼀索引(serversql 2017需要)。

准备⼯作1,开启数据库级别的cdc功能USE [库名];GOEXEC sys.sp_cdc_enable_db;2,验证数据库级别的cdc是否开启use [库名];SELECT name, is_cdc_enabledFROM sys.databases WHERE database_id = DB_ID();执⾏结果:is_cdc_enabled等于1是开启，等于0是没有开启如图ZEE这个数据库已开启了CDC3,开启表级别的cdc(需要开通库级别的cdc)--开通某张表的cdc执⾏下⾯的sql可以开启库名为ZEE, 架构名称为dbo,表名为Test的表的CDC服务其中: source_schema= 架构名称source_name = 表名capture_instance = 架构名称_表名USE ZEEGOEXEC sys.sp_cdc_enable_table@source_schema = N'dbo',@source_name = N'Test',@role_name = NULL,@capture_instance = N'dbo_Test'GO4，验证数据表级别的cdc是否开启执⾏下⾯的sql可以验证库名为ZEE下的表Test是否开启：(要注意的是相同库下不同的架构名称可能会有多个相同的表) use ZEEselect as [表对象名称], as [架构名称] ,[is_tracked_by_cdc]from sys.objects,sys.schemas,sys.tableswhere sys.objects.type='U'and sys.objects.schema_id=sys.schemas.schema_id and= and sys.objects.schema_id=sys.tables.schema_idand ='Test'order by is_tracked_by_cdc desc执⾏结果:is_cdc_enabled等于1是开启(如果等于0代表没有开启)5,批量开启表的cdc(后⾯补充)pipeline设计1．添加各种组件cdc参考pipeline:sqlservercdc2mysql2．SQL server cdc client组件配置要点CDC选项：⼀⾏配置⼀个表，好处是按需接⼊Capture_Instance_Name: 架构名_表名 ,必须要有最好⼀个表配置⼀个Initial_Offset:按表偏移量，可不填JDBC选项：主要是配置是连接串：例如下⾯其中databaseName参数是库名JDBC Connection String： jdbc:sqlserver://10.130.217.51:28688;databaseName=ZEE处理多张表在⼀个 Pipeline 中处理多张表，可以简化很多开发和维护⼯作。

SQLServer数据库CDC数据同步配置SQL Server 开启CDC数据同步1、数据库需要开启代理服务。

开启⽅式：a). 点击开始菜单àSQL Serverà配置管理⼯具àSQLserver服务àSQLserver代理à（右键）启动b). 打开电脑服务，找到SQLserver 代理，点击左侧状态2、数据库配置a).⾸先查看数据库是否已经开启CDC服务SELECT name,is_cdc_enabled FROM sys.databases WHERE is_cdc_enabled = 1;返回已经开启CDC的数据库，如果为空，则所有的库都没有开启CDC服务，转到步骤b，对数据库开启CDC。

如果有结果，则转到步骤c。

b).对数据库开启CDC服务USE test; -- 切换数据库EXECUTE sys.sp_cdc_enable_db; -- 开启CDC功能检查是否开启成功：SELECTis_cdc_enabled,CASE WHEN is_cdc_enabled=0 THEN 'CDC功能禁⽤' ELSE 'CDC功能启⽤' END 描述FROM sys.databasesWHERE NAME = ‘test’ –- 你的数据库名称创建成功后，将⾃动添加CDC⽤户和CDC架构。

在⽤户和架构下⾯可以看到cdc⽤户和cdc架构c.查看当前已经开启CDC的数据表。

SELECT name,is_tracked_by_cdc FROM sys.tables WHERE is_tracked_by_cdc = 1;d.开启表CDCsys.sp_cdc_enable_table[ @source_schema = ] 'source_schema',[ @source_name = ] 'source_name' ,[ @role_name = ] 'role_name'[,[ @capture_instance = ] 'capture_instance' ][,[ @supports_net_changes = ] supports_net_changes ][,[ @index_name = ] 'index_name' ][,[ @captured_column_list = ] 'captured_column_list' ][,[ @filegroup_name = ] 'filegroup_name' ][,[ @partition_switch = ] 'partition_switch' ]⽰例：对'USRALMHS'表开启变更捕获EXEC sys.sp_cdc_enable_table@source_schema= 'dbo', --源表架构@source_name = 'USRALMHS', --源表@role_name = 'CDC_Role' --⾓⾊（将⾃动创建）GO--如果不想控制访问⾓⾊，则@role_name必须显式设置为null。

1.首先需要在目标库管理，中添加目标库
2.新增域，为目标库下面的表设置域，表别名，Binlog表名。

未设置的表不能进行cdc配置。

3.cdc配置
点击表名进入cdc配置页面。

在任何一步进行回退时，之前填写过的页面均变成只读。

1）登陆源数据库：
仅具有sysdba权限的用户且密码匹配时可以登陆。

系统第一次进行cdc配置时，只有新建一个源库的选项
系统非第一次进行cdc配置时，且表没有进行过配置时，展示新建一个源库和从已有源库中选择2个选项
表进行过cdc配置时，默认带出进行过配置的源库信息且不能修改
2）第1步：环境检查
10g版本之前的数据库不支持cdc配置。

环境检查任何一项异常都无法进行下一步配置。

除了归档模式那一项以外，其他各项如果状态为异常点击修复可以自动进行配置。

3）第2步：创建CDC表空间
有新建和选择2个选项。

表空间名称或者文件名如果存在，则会创建失败。

4）第3步：创建发布者订阅者
有新建和选择2个选项。

新建时，用户名不能重复，密码要符合源库的要求选择时，密码要匹配
5）第4步：准备源表
切换用户，展示用户下的同名表，勾选需要同步的字段
不勾选主键数据不能同步，若仅仅勾选主键数据也不能同步。

6）第5步：创建改变集订阅集
7）第6步：配置完成。

cdc同步数据的机制CDC同步数据的机制是指Change Data Capture（变更数据捕获）技术，它可以在数据库中捕获数据的变化，并将这些变化同步到其他系统或数据库中。

CDC技术已经成为了现代企业应用程序集成和数据同步的重要工具，因此对于CDC同步数据的机制有深入的了解非常重要。

一、CDC技术的基本原理1.1 CDC技术的定义CDC技术是一种用于捕获数据库中发生变化的技术，它能够实时地监测数据库中发生的变化，并将这些变化记录下来。

这些记录可以被用来更新其他系统或数据库，从而保证数据在不同系统之间的一致性。

1.2 CDC技术的基本原理CDC技术通过监视数据库事务日志来实现对数据库中发生变化进行捕获。

当一个事务被提交时，其所做出的所有修改都会被写入到事务日志中。

CDC工具会监视这个日志，并将其中包含的修改操作提取出来，然后将其转换成可读格式并储存在一个特定位置上。

1.3 CDC技术与ETL技术虽然CDC和ETL都是用于数据集成和同步的工具，但它们之间还是有很大区别。

ETL（Extract, Transform, Load）是一种批量处理技术，它会定期地从源系统中提取数据，经过转换和清洗后再加载到目标系统中。

而CDC技术则是一种实时处理技术，它能够实时捕获数据库中的变化，并将这些变化同步到其他系统中。

二、CDC技术的应用场景2.1 数据库复制CDC技术可以用于数据库复制，它能够捕获源数据库中的所有变化，并将这些变化同步到目标数据库中。

这种方式可以用于数据备份、灾难恢复和数据分发等场景。

2.2 数据仓库集成CDC技术还可以用于数据仓库集成。

数据仓库需要从多个源系统中提取数据，并将其加载到一个统一的存储位置中。

CDC技术可以帮助数据仓库实现实时或准实时地获取源系统的更新，从而保证仓库中的数据始终保持最新状态。

2.3 业务流程集成CDC技术还可以用于业务流程集成。

企业通常会使用多个应用程序来支持不同的业务流程，这些应用程序之间需要进行数据交换和共享。

flink cdc消费kafka用法FLINK CDC消费Kafka用法导读：Flink是一个流式处理引擎，而Kafka是一个分布式流处理平台。

Flink CDC （Change Data Capture）是一种用于从数据库中捕获和传输变更数据的技术。

结合Flink和CDC，可以实现从数据库到Kafka的数据流同步和实时处理。

本文将详细介绍如何使用Flink CDC消费Kafka，包括配置环境、使用Flink CDC 源和Sink，以及处理Kafka消息等。

第一步：配置环境在开始之前，需要确保已经正确配置了Flink和Kafka的环境。

1. 下载和安装Flink：可以从Flink的官方网站下载Flink的二进制包，并按照官方文档的说明进行安装。

2. 下载和安装Kafka：可以从Kafka的官方网站下载Kafka的二进制包，并按照官方文档的说明进行安装。

3. 配置Flink和Kafka的连接：在Flink的配置文件flink-conf.yaml中添加以下配置：yaml# Kafka相关配置bootstrap.servers: localhost:9092# ZooKeeper相关配置zookeeper.connect: localhost:2181这样就完成了Flink和Kafka的配置。

接下来，我们需要创建一个Kafka主题，用于数据的传输。

第二步：使用Flink CDC源Flink提供了一个专门用于从CDC源中读取变更数据的源函数（Source Function）。

我们可以使用该源函数从数据库中捕获变更数据，并将其发送到Kafka中。

1. 添加Flink CDC的依赖：在项目的pom.xml文件中添加以下依赖：xml<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-cdc</artifactId><version>{flink.version}</version></dependency>这样就完成了Flink CDC的依赖配置。

介质：；CDC软件;安装在服务器上ISCDC_652_InterimFix5_Linuxx86_Oracle_for_all_licenses.zipCDC补丁ISCDC_652_RefreshPack_Linuxx86_AccessServer_for_all_licenses.zip；CDC管理软件AccessServer;安装在服务器上ISCDC_652_RefreshPack_Windows_ManagementConsole_for_all_licenses.zip；CDC管理软件AccessServer的window桌面客户端;安装在操作机上准备：1.在/home/oracle目录下新建目录/ibmsoftware;再在/ibmsoftware目录下新建目录/cdcsoft、/accessserver、/cdc2.将安装介质上传在服务器系统中用secureCRT的secureFX将安装介质从本机上传到服务器并放在目录/cdcsoft下3.启动数据库并使之处于归档模式和启动补充日志archiveloglist;----查询是否处于归档模式alterdatabasearchivelog;----修改数据库为归档模式alterdatabaseaddsupplementallogdata;----启动补充日志安装AccessServer：1.在/cdcsoft目录下解压AccessServer安装包unzipISCDC_652_RefreshPack_Linuxx86_AccessServer_for_all_licenses.zip2.给安装包加可执行权限chmod+x3.执行安装;安装目录为/home/oracle/ibmsoftware/accessserver./4.安装好后到/bin目录下启动AccessServer./dmaccessserver5.创建新用户用于管理AccessServer./dmcreateuser adminadminadminadmin1234SYSADMINTRUEFALSEFALSE安装CDC：1.在/cdcsoft目录下解压CDC安装包unzip2.给安装包加可执行权限chmod+xsetup-cdc-linux-x86-oracleredo.bin3.执行安装;安装到目录/home/oracle/ibmsoftware/cdc下;然后打补丁./setup-cdc-linux-x86-oracleredo.bin4.在数据库中创建用于管理CDC的用户参考/home/oracle/ibmsoftware/cdc/samples下的createuser-ora.sql脚本配置时对应的是读写权限；createuser-ora-readonly.sql脚本配置时对应的是只读权限5.执行配置;到/home/oracle/ibmsoftware/cdc/bin目录下./dmconfigurets在出现欢迎消息时;按Enter键继续输入要添加的实例的名称;如：sourcecdc实例名称必须唯一;然后按Enter键输入InfoSphereCDC用于和运行有MC及其他服务器的客户机工作站同学的端口号..缺省端口为11001.按Enter键..注：在同一服务器上器的其他应用程序无法使用此端口号..在MC的AccessManager透视图中为数据存储器知道访问如果要使用AccessManager的自动发现功能;那么通过AccessSercer中设置的UDP端口号来启用此功能..否则按Enter键来禁用此功能..输入源系统上将用于CDC登台存储器的最大磁盘空间量..缺省值是100GB..如果要创建的是目标的实例;请指定1GB..输入要分配给CDC的此实例的可用物理RAM量;然后按Enter键..缺省情况会为32位实例分配512MBRAM;64位实例分配1024MBRAM..根据服务器位版本来输入32或64;然后按Enter键..只读输入y;读写输入n按Enter键选择tnsnames.ora文件中为CDC定义的Oracle数据库的TNS名称..如果使用ASM来管理Oracle重做日志;执行下列步骤..否则输入n;然后按Enter键继续下一步..a．输入yb．输入安装在本地节点上的ASM实例grid用户的路径信息ASMORACLE_HOME环境变量;然后按Enter键..c．输入ASM用户名grid;然后按Enter键..d．输入ASM密码;然后按Enter键..如果要指定其他JDBC参数;请执行下列步骤..否则输入n;然后按Enter键..a．输入y;然后按Enter键..b．将其他JDBC参数输入为以分号分隔的列表;然后按Enter键..指定数据库的用户名即我们建好的cdcuser/cdcuser一个实例对应一个6.如果配置过程中读不到数据库实例名得先配置好TNS7.启动CDCnohup./dmts64–Isourcecdc&安装CDCMC：解压;双击安装程序;和在windows上安装其他软件一样..你懂的MC操作：条件：确保数据库1.登陆MC用户名：admin密码：admin1234服务器名称：服务器IP地址端口号：默认101012.访问管理器新建数据存储3.连接管理分配用户4.配置新建预订;选择相应的源和目标实例5.表映射右击--映射表选择映射类型多个一对一映射选择源表创建新的目标表为新目标指定模式即选择目标表所属用户命名目标表与源表名称相同设置复制方法镜像复查映射完成6.监控选中预订开始制作镜像。

cdc同步表结构本文档旨在详细说明如何通过CDC（Change Data Capture）功能来同步表结构。

CDC是一种数据库技术，用于捕获和记录数据更改，如插入、更新和删除操作。

在本文中，我们将重点关注如何启用CDC功能、捕获表结构变化以及同步这些变化。

1.启用CDC功能启用CDC功能是实现表结构同步的第一步。

以下是启用CDC功能的一般步骤：2.确定数据库支持CDC：首先，确保您使用的数据库管理系统（DBMS）支持CDC功能。

常见的支持CDC的数据库包括SQL Server、Oracle和PostgreSQL 等。

3.启用CDC功能：根据您使用的DBMS，查找并遵循其提供的启用CDC功能的指导。

这通常涉及配置数据库参数或执行特定的SQL命令。

4.选择要监控的表：一旦CDC功能启用，您需要指定要监控其更改的表。

这将允许您捕获这些表的表结构变化。

启用CDC功能后，数据库将开始记录所选表的更改。

接下来，我们将讨论如何捕获这些表结构变化。

5.捕获表结构变化一旦CDC功能启用并开始监控表，您可以捕获这些表的表结构变化。

这些变化可能包括添加或删除列、更改数据类型或添加索引等。

以下是捕获表结构变化的方法：6.查询CDC元数据：大多数支持CDC的数据库都提供了一个系统或视图，用于查询有关更改的元数据。

例如，在SQL Server中，您可以使用cdc.captured_columns和cdc.tables视图来检索有关已捕获的表结构更改的信息。

7.处理变更数据：根据您的需求，处理捕获的表结构变化数据。

这可能涉及将变更数据导出到文件、将它们存储在数据库中或将其发送到另一个系统进行进一步处理。

通过捕获表结构变化，您可以了解表的当前状态，并记录其随时间的变化。

接下来，我们将讨论如何同步这些表结构变化。

8.同步表结构变化同步表结构变化的目的是将源数据库中的表结构更改复制到目标数据库中。

以下是同步表结构变化的一般步骤：9.比较源和目标表结构：首先，比较源数据库和目标数据库中相应表的当前状态。

NiFi CDC是一种用于连接MySQL数据库和Apache NiFi的插件。

它可以将MySQL数据库中的数据变化捕获并传输到NiFi中，以实现数据流的处理和管理。

使用NiFi CDC时，需要先安装相应的插件，然后进行配置。

具体步骤如下：
1. 在NiFi中安装CDC插件。

可以选择OpenCDC或DistributedCDC插件，安装过程相对简单，只需将插件包放到NiFi的lib目录下即可。

2. 进入NiFi的配置页面，在Processor中选择CDC的相关处理器，例如CDCIngest。

3. 根据需要配置CDC的参数，例如数据库连接信息、捕获的数据表和列等。

4. 在NiFi的流程中创建一个Processor，并配置相应的输入和输出流。

5. 将CDC插件与Processor连接起来，启动Processor后即可开始捕获和传输MySQL数据库中的数据变化。

需要注意的是，使用NiFi CDC时需要保证MySQL数据库的ACID性，即事务的原子性、一致性、隔离性和持久性。

同时，还需要考虑数据的实时性和可靠性，以确保数据在传输和处理过程中不出
现丢失或错误的情况。