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Kafka 作為一種高性能、分布式的消息系統(tǒng)，廣泛應(yīng)用于日志記錄、流處理、數(shù)據(jù)傳輸?shù)阮I(lǐng)域。而關(guān)系型數(shù)據(jù)庫作為一種傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)儲存方式，實現(xiàn)了 ACID 屬性，被廣泛應(yīng)用于企業(yè)級的數(shù)據(jù)應(yīng)用中。那么如何將 Kafka 與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫連接起來，實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)傳輸，有哪些方案和技術(shù)可以解決這個問題呢？
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一、Kafka 與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)同步方案
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)同步方案通常是通過輪詢關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來獲取數(shù)據(jù)，然后通過某種策略將這些數(shù)據(jù)發(fā)送到 Kafka 集群中去。這種方式的優(yōu)點在于簡單、易操作，但是在處理高并發(fā)場景下存在顯著的性能問題。因為輪訓(xùn)代價比較大，而且會導(dǎo)致讀取數(shù)據(jù)的事件和數(shù)據(jù)被修改的事件之間存在一定的時間差，可能造成數(shù)據(jù)丟失、延遲等問題。
二、Kafka 與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的實時同步技術(shù)
為解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)同步方案帶來的問題，Kafka 社區(qū)與一些大型企業(yè)結(jié)合經(jīng)驗，提出某些實時同步技術(shù)，其中比較常見的有以下幾種：
1. MySQL CDC（Change Data Capture）
Change Data Capture，意為變化數(shù)據(jù)捕獲，是 MySQL 在實現(xiàn)實時同步時的一種技術(shù)。它基于 MySQL 的 binlog 日志，在生產(chǎn)環(huán)境中行級別地捕獲數(shù)據(jù)的變化并發(fā)送到 Kafka 集群中。這種方案有效的解決了輪詢問題，并可以確保數(shù)據(jù)的完整性和準確性，但需要考慮到 binlog 日志的大小和環(huán)境的穩(wěn)定性。
2. Debezium
Debezium 是一種開源的 CDC 工具，支持多種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和 Kafka 集群之間的實時同步。它基于 Kafka Connect 擴展開發(fā)，在 Kafka 集群中對每個源數(shù)據(jù)建立一個 Kafka 主題，將 CDC 產(chǎn)生的 binlog 日志分區(qū)寫入主題中，這樣就實現(xiàn)了實時數(shù)據(jù)傳輸。Debezium 的優(yōu)點在于易于擴展、安全可靠，但是由于數(shù)據(jù)量較大，需要考慮性能問題。
3. Kafka Connect JDBC Connector
JDBC Connector 是 Apache Kafka 自帶的一種連接器，通過 JDBC 接口實現(xiàn) Kafka 和任意關(guān)系型數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)傳輸。它基于 SQL 語言，可以靈活地定義數(shù)據(jù)的流向、過濾條件和轉(zhuǎn)換方式，支持實時數(shù)據(jù)同步和批量數(shù)據(jù)傳輸，同時也可實現(xiàn)增量導(dǎo)入和全量導(dǎo)入等功能。JDBC Connector 的缺點在于比較復(fù)雜，需要理解 SQL 等相關(guān)技術(shù)。
三、案例
基于上面介紹的技術(shù)和方案，很多企業(yè)紛紛嘗試將 Kafka 與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫連接起來，實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)傳輸。下面我們看看一些實際案例：
1. 滴滴
滴滴是國內(nèi)一家大型交通出行平臺，他們在后臺開發(fā)中廣泛應(yīng)用了 Kafka 和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的實時同步技術(shù)。在滴滴平臺上，MySQL 數(shù)據(jù)庫與 Kafka 集群通過 Debezium 實現(xiàn)實時同步，保證了實時數(shù)據(jù)的可靠性和準確性。
2. 順豐
順豐是中國一家快遞和轉(zhuǎn)運公司，他們在物流信息處理中廣泛應(yīng)用了 KafKa 和 MySQL CDC 實時同步方案。通過 MySQL CDC，順豐可以在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)捕獲，然后將數(shù)據(jù)通過 Kafka 主題實時傳輸?shù)狡渌到y(tǒng)中，提升了物流運輸?shù)乃俣群蜏蚀_性。
四、
是企業(yè)級應(yīng)用中常出現(xiàn)的需求之一。通過了解傳統(tǒng)數(shù)據(jù)同步方案的缺陷和當(dāng)前實時同步技術(shù)的優(yōu)點，我們可以更加深入地理解這種連接方式，以及掌握相關(guān)的技術(shù)和實現(xiàn)方法。在實際應(yīng)用中，還需要根據(jù)企業(yè)需求、數(shù)據(jù)規(guī)模、服務(wù)器硬件等多種因素來進行技術(shù)選型，以實現(xiàn)更佳的數(shù)據(jù)傳輸效果。
相關(guān)問題拓展閱讀：
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- 大數(shù)據(jù)分析師要學(xué)什么？
大數(shù)據(jù)專業(yè)主要課程有哪些
大數(shù)據(jù)課程：
基礎(chǔ)階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎(chǔ)、Oracle基礎(chǔ)、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。
大數(shù)據(jù)存儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數(shù)據(jù)實時計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數(shù)據(jù)察哪敏數(shù)敗枝據(jù)采緩寬集階段：Python、Scala。
大數(shù)據(jù)商業(yè)實戰(zhàn)階段：實操企業(yè)大數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術(shù)實戰(zhàn)應(yīng)用。
基礎(chǔ)課程：數(shù)學(xué)分析、高等代數(shù)、普通物理數(shù)學(xué)與信息科學(xué)概論、
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
、數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論、程序設(shè)計導(dǎo)論、程序設(shè)計實踐。必修課：離散數(shù)學(xué)、概率與統(tǒng)計、算法悶晌分析與設(shè)計、數(shù)據(jù)計算智能、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概論、計算機系統(tǒng)基礎(chǔ)、并行體系結(jié)構(gòu)與編程、非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析。
數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)
都學(xué)些什么?
屬于交叉學(xué)科：以統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機為三大支撐性學(xué)科;生物、醫(yī)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、社會學(xué)、管理學(xué)為應(yīng)用拓展性學(xué)科。此外還需學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)采集、分析、處理軟件，學(xué)習(xí)
數(shù)學(xué)建模
軟件及計算機編程語言等，知識結(jié)構(gòu)是二專多能復(fù)合的跨界人才(有專業(yè)知識、有數(shù)據(jù)思維)。
數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)人才需求情況怎樣?
根據(jù)
領(lǐng)英
發(fā)布的《2023年中國互聯(lián)網(wǎng)最熱職位人才報告》顯示，研發(fā)工程師、
產(chǎn)品經(jīng)理
、人力資源、
市場營銷
、運營和數(shù)據(jù)分析是中國護理萬網(wǎng)行業(yè)需求最旺盛的職位。目前國內(nèi)有30萬數(shù)據(jù)人才，預(yù)計2023年，大數(shù)據(jù)人才需求將有大幅增長，高端人才如大數(shù)據(jù)科學(xué)家的缺口在14萬至19萬之間;懂得利用大數(shù)據(jù)做決策的分析師和經(jīng)理缺口達到150萬，
數(shù)據(jù)分析師
現(xiàn)在需求就很旺盛了，2年工作經(jīng)驗的月薪可達到8K，碩士學(xué)歷的數(shù)據(jù)分析師月薪可達到12K，5年工作經(jīng)驗的可達到40萬至60萬元。
報考建議注意規(guī)避如上缺點，制定、執(zhí)行相應(yīng)的解決方案。例如：報考前評估從目標(biāo)院校畢業(yè)后能否在大數(shù)據(jù)行業(yè)中找到理想的職位，各高校一般會根據(jù)服務(wù)地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展需求開設(shè)專業(yè)，前幾屆畢業(yè)生一般都有對口的就業(yè)機會;根據(jù)未來職業(yè)規(guī)劃初步定為初始職位，在大學(xué)期間通過選修、培訓(xùn)等方式精修相關(guān)學(xué)科，夯實基礎(chǔ);對開設(shè)院校開設(shè)專業(yè)的實力進行評估，有些看似平凡的院校和大數(shù)據(jù)行業(yè)螞好鋒企業(yè)聯(lián)合辦學(xué)，實力不容小覷，例如貴州理工學(xué)院與阿里云合建的“貴州理工學(xué)院——
阿里巴巴
大數(shù)據(jù)學(xué)院”，計劃在5年內(nèi)為貴州省培養(yǎng)1萬名大數(shù)據(jù)專業(yè)技術(shù)人才，
黃河科技
學(xué)是與
中科院
、云和數(shù)據(jù)以及中國科普開等知名大數(shù)據(jù)相關(guān)研究機構(gòu)及公司開展交流合作，在學(xué)校建立聯(lián)合實驗室、在企業(yè)設(shè)立學(xué)生實訓(xùn)基地，實現(xiàn)更好地培養(yǎng)人才;考生也可從相關(guān)專業(yè)(如應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)專業(yè))跨考此專業(yè)的研究生，可實現(xiàn)快速切入，但還應(yīng)注意關(guān)注襪凱行業(yè)發(fā)展最新狀況并著重彌補能力差距。
目前加米谷大數(shù)納搭空據(jù)培訓(xùn)的課程約有兩種：
1、洞瞎
大數(shù)據(jù)開發(fā)
：Ja-va、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、Hadoop體系、Scala、kafka、Spark等內(nèi)容；枝槐
2、
數(shù)據(jù)分析與挖掘
：Python、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL、文檔數(shù)據(jù)庫MongoDB、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫Redis、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析等。
如果要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，不管你是零基礎(chǔ)，還是有一定的基礎(chǔ)，都是要懂至少一御罩種計算機編程語言，因為大數(shù)據(jù)的開發(fā)離返鎮(zhèn)不開編程語言，不僅要懂，還要精通！但這門編程語言不一定是java。
比如說，如果你主攻Hadoop開發(fā)方向，是一定要學(xué)習(xí)java的，因為Hadoop是由java來開發(fā)的。
如果你想要主攻spark方向，是要學(xué)習(xí)Scala語言的，每個方向要求的編程語言是不同的。
如果你是想要走數(shù)據(jù)分析方向，那你就要從python編程語言下手，這個也是看自己未來的需漏拆粗求的。
大數(shù)據(jù)是需要一定的編程基礎(chǔ)的，但具體學(xué)習(xí)哪一門編程，自己可以選擇的。其實只要學(xué)會了一門編程語言，其他編程語言也是不在話下的。
課程這個，不同的公司設(shè)置得都不太一樣，而且?guī)熧Y也是需要了解的關(guān)鍵之一。但主要的知識點肯定包括數(shù)理統(tǒng)計、概率論、計算機編程和相關(guān)的數(shù)據(jù)運陸灶用軟件。如果是純文科生仿輪的話，學(xué)起來會很吃力，甚至聽不懂。畢竟這類上課不像學(xué)校里那樣，有非常系統(tǒng)的前提基礎(chǔ)學(xué)習(xí)，可能一來就入正題了，這樣你會無所適從。因此還是先好好考察一下自身，真正想好了再做決定，決定了就不后悔，實在學(xué)不來就及時抽身，不要把自己關(guān)死或堵死在那。時間是寶貴的，千萬不要跟早大扮青春慪氣。
大數(shù)據(jù)分析師要學(xué)什么？
數(shù)據(jù)分析師需要學(xué)習(xí)統(tǒng)計學(xué)、編程能力、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)分析方法、數(shù)據(jù)分析工具等內(nèi)容，還要熟練使用Excel，至少熟悉并精通一種數(shù)據(jù)挖掘工具和語言，具備撰寫報告的能力，還要具備扎實的SQL基礎(chǔ)。
1、數(shù)學(xué)知識
數(shù)學(xué)知識是數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)知識。對于初級數(shù)據(jù)分析師，了解一些描述統(tǒng)計相關(guān)的基礎(chǔ)內(nèi)容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統(tǒng)計模型算法則是加分。
2、分析工具
對于初級數(shù)據(jù)分析師，玩轉(zhuǎn)Excel是必須的，數(shù)據(jù)透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學(xué)會喚磨一個統(tǒng)計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。
對于高級數(shù)據(jù)分析師稿鏈困，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）視情況而定。
3、編程語言
對于初級數(shù)據(jù)分析師，會寫SQL查詢，有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢，基本就OK了。對于高級數(shù)據(jù)分析師，除了SQL以外，學(xué)習(xí)Python是很有必要的，用來獲取和處理數(shù)據(jù)都是事半功倍。當(dāng)然其他編程語言也是可以的。
數(shù)據(jù)分析師可從事：IT系統(tǒng)分析師、鍵念數(shù)據(jù)科學(xué)家、運營分析師、數(shù)據(jù)工程師。
更多職業(yè)教育培訓(xùn)，請查看：
大數(shù)據(jù)分析師
要學(xué)：Ja-va、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、Hadoop體系、Scala、kafka、Spark等內(nèi)容；數(shù)據(jù)分析與挖掘：Python、
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
MySQL、文檔數(shù)據(jù)庫MongoDB、內(nèi)州纖謹存數(shù)據(jù)庫Redis、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析等。
大數(shù)據(jù)分析師的工作內(nèi)容
1. 對數(shù)據(jù)進行處理
對數(shù)據(jù)處理的工具有很多，但是基本都繞不開兩個核心 EXCEL + SQL。
2. 了解業(yè)務(wù)
想要輔助決策，首先要了解對方干什么。如何了解業(yè)務(wù)？通過數(shù)據(jù)看業(yè)務(wù)的表現(xiàn)，和需求方溝通，參與需求方的會議，到需求方進行輪崗等。
這些內(nèi)容可以用
流程圖
+文檔記錄，幫助自己理解
業(yè)務(wù)流程
及細節(jié)。
3. 可視化傳遞信息
需要將信息有效的傳遞到需求方中，需要使用合理的方式將豎枯信息傳遞?？梢暬浅Ｒ姷那矣行У姆绞剑@里冊基一般使用EXCEL就可以完成對大多數(shù)的需求，但是更建議掌握一個
BI工具
。
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標(biāo)題名稱：Kafka 與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的實時連接 (kafka連接關(guān)系型數(shù)據(jù)庫)
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