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分布式dataX CDC与关系/图(neo4j)增量同步(完整版)

1. 背景

数据增量同步是ETL关键功能，在全量同步后，持续增量同步，保证数据的完整，正确和时效，通常有两种方式实现，双写和CDC

双写 优点，实现简单， 写入源库同时写入目标库；缺点，代码侵入，影响正常业务

CDC 优点，无侵入，读取数据库log，获取数据变更；缺点，复杂，需要引入CDC组件，从数据变更(表/行/字段变更)到目标增量变更(通常是DTO)需要复杂的映射

Cdc组件本身通用设计，支持扩展redis，elasticsearch等数据库同步

本文包括两部分，cdc同步框架和基于cdc同步框架的关系/图增量同步设计

2. 参考和术语

CDC change data capture 数据变更抓获

RBT 基于规则的转换组件

《分布式datax架构设计》

《分布式datax详细(落地)设计》

《分布式时间槽设计》

3. SETL介绍

下图介绍SETL逻辑架构和规划

分布式dataX CDC与关系/图(neo4j)增量同步(完整版)_第1张图片

setl-rbt 全量同步组件，datax组件，接入分布式调度，实现高性能的全量同步

setl-cdc cdc增量同步datax组件，接入分布式时间槽实现高可靠增量，后续规划接入kafka connect

setl-stream 规划中，

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