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在本文中，将探讨在生产中实现debezium与K8s的结合： 在 Kubernetes 集群中安装和管理 Apache Kafka 集群。 在 Kubernetes 集群中部署 Debezium Kafka Connect。 Kubernetes 是一个开源容器编排器，本文使用 minikube 作为 Kubernetes 集群，但相同的步骤在任何其他实现中都应该有效。 启动集群 在终
Kafka Connect 是一个在 Apache Kafka 与外部系统之间进行数据传输的框架，其主要作用是实现可靠的数据集成和流转。 Transforms 是 Kafka Connect 中用于对数据进行处理和转换的一个重要特性。 通过使用 Transforms，用户可以对 Kafka Connect 中传输的数据进行一些处理和转换，例如过滤、格
与其他通信工具一样，加密在 Apache Kafka 中很有价值，可以保护数据。 希望通过与 Apache Kafka Connect 集成来加密数据来实现这一目标。 Kafka 可以利用多种安全功能，从身份验证和授权到基于 TLS 的数据进出 Kafka 主题的线上流量加密。尽管这些措施可以保护传输中的数据，但它
之前，针对 Stream 链式编程中的几个方法做了大致的说明。详情可以参考： JDK 1.8 新特性之Stream 详解个人笔记 但实际业务中，总会存在很多复杂的思维，需要使用到 Stream ，此时玩的不熟练总感觉无从下手。 今后开始写几种常用的逻辑方式。 在数据查询出来后，需要针对集
Kafka：3.3.2 mysql-connector：1.8.1 （0）前提是安装好mysql，开启binlog （1）下载kafka （2）下载mysql-connector插件 （3）编辑配置文件 （4）启动kafka自带的zk （5）启动kafka （6）启动connect （7）调用api 注意：当成功调用api，创建此连接器后会有如下主题产生：dbhistory.inventory、mysql1、
最近在学习kafka相关的知识，特将学习成功记录成文章，以供大家共同学习。 首先要注意的是， Kafka 中的 Topic 和 ActiveMQ 中的 Topic 是不一样的。 在 Kafka 中， Topic 是一个存储消息的逻辑概念，可以认为是一个消息集合。每条消息发送到 Kafka 集群的消息都有一个类别。 物理上
Debezium 是一个开源的分布式平台，用于实时捕获和发布数据库更改事件。它可以将关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等）的变更事件转化为可观察的流数据，以供其他应用程序实时消费和处理。 本文中我们将采用 Debezium 与 Kafka 组合的方式来实现从 MySQL 到 DolphinDB 的数
需要采集debezium的jmx数据，并把重要的指标展示出来 采取的方案是prometheus采集debezium的jmx数据，通过grafana展示出来，可以快速查看某个连接器重要的指标信息
通常我们对集合的更新或者保存都需要用集合来承载通过插入的效率，但是这个会遇到一个问题就是你不知道那天那个集合的数量可能就超了，虽然我们连接数据库进行批量提交会在配置上配置allowMultiQueries=true,但是太长了也一样会会报错，这样我们就只能分批查
