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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(zhǔn)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(kuò)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(kuò)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(zhǔn)確性。
2. 順豐
順豐是中國一家快遞和轉(zhuǎn)運(yùn)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(yùn)輸?shù)乃俣群蜏?zhǔn)確性。
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(jìn)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(jī)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(jī)為三大支撐性學(xué)科;生物、醫(yī)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、經(jīng)濟(jì)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(jī)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(yùn)營和數(shù)據(jù)分析是中國護(hù)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(dá)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(dá)到8K，碩士學(xué)歷的數(shù)據(jù)分析師月薪可達(dá)到12K，5年工作經(jīng)驗的可達(dá)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(jì)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(jī)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(jìn)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(jī)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(bǔ)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(jī)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(jī)編程和相關(guān)的數(shù)據(jù)運(yùn)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(yùn)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(jǐn)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(jìn)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(jìn)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(xì)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?，這里冊基一般使用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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