CDC实时数据同步
一丶CDC实时数据同步介绍
CDC实时数据同步指的是Change Data Capture（数据变更捕获）技术在数据同步过程中的应用。CDC技术允许在数据源发生变化时，实时地捕获这些变化，并将其应用到目标系统中，从而保持数据的同步性。CDC实时数据同步具有以下优点：
实时性：能够几乎实时地将数据变更同步到目标系统中，保持数据的实时性。
高效性：只传输变更数据，减少了数据传输量，降低了网络带宽和存储需求。
灵活性：能够支持不同类型的数据源和目标系统，并适应复杂的数据同步需求。
可靠性：通过对变更操作进行校验和持久化，保证数据同步的可靠性和一致性。
二丶CDC实现方式
1.数据库日志解析：这是最常见的CDC实现方式之一。数据库引擎会以日志文件的形式记录数据变更操作，包括插入、更新和删除等。通过解析数据库的事务日志，可以捕获到数据的变更操作，并将其传输到目标系统进行同步。
2.触发器（Trigger）机制：数据库触发器也是常用的CDC实现方式之一。通过在源数据库表上添加触发器，当数据发生变更时，触发器会被激活并执行相应的逻辑，将变更操作记录下来，并发送到目标系统进行同步。
3.采集工具或代理程序：有些CDC工具提供了自己的采集器或代理程序，这些程序可以监控数据库的变更，并将变更数据捕获并传输到目标系统。这些工具通常会使用轮询或订阅发布模式来实现数据的实时捕获和同步。
4.日志追加（Log Appending）方式：这种方式适用于非关系型数据库或其他不支持传统CDC方法的数据存储系统。它基于日志追加的原理，将数据变更操作记录到一个日志文件中，然后将该日志文件传输到目标系统，目标系统根据日志文件进行数据同步。
三丶常用CDC工具
Sqoop
Sqoop CDC通过监视源数据库的事务日志来实现数据的增量抽取。它能够检测到源数据库中发生的更改操作，并将这些更改操作应用于目标数据库，以保持两者的数据同步。使用CDC，用户可以在不间断的情况下将更新的数据批量和实时地移动到目标数据库中，而无需整体导出整个数据集。
DataX
DataX CDC基于DataX框架，为用户提供了一种灵活、高效的数据同步解决方案。它通过监视源数据库的事务日志或数据库增量日志来捕获源数据库中的变更操作，并将这些操作应用于目标数据库，以保持两者之间的数据同步。这种增量方式可以大大减少数据传输的时间和成本，并提供更及时的数据更新。
Flink CDC
Flink CDC利用Flink框架的流式计算能力来处理和转换变更数据。它使用源数据库的增量日志或者事务日志作为输入源，通过Flink的流处理引擎对日志进行实时解析和处理，并将解析后的数据应用于目标数据库，以实现数据的增量传输和同步。
ETLCloud
ETLCloud CDC能够自动根据不同的数据库类型捕获数据变化日志可实现数据表的实时毫秒级同步，实时数据可同时并行分发到多个目标库或应用中。支持实时数据传输到Hive、MongoDB 、Doris、MQ中，同时也支持从MongoDB 、MQ、文件实时传输到SQL数据库中，支持一对多传输，支持多流合并传输，传输过程中支持数据质量检查，能实时把脏数据分发到指定表中并发送告警通知。
四丶CDC方案比较
上图为常用的CDC方案对比:
可以看到 ETLCloud 和 Flink CDC 在全量以及增量同步方面非常突出,并且都支持断点续传。而且ETLCloud CDC实现机制同时可兼容日志方式和查询方式。
ETLCloud CDC 相比于其他CDC方案,它的学习难度特别低,不像Flink CDC 学习难度比较高,还需要去编码去实现CDC。
在这些CDC方案中,ETLCloud CDC拥有极其丰富的说明文档和学习视频, 并且社区活跃度很高。
ETLCloud提供了简单易用的可视化管理界面,不仅可以轻松管理实时和离线数据,还支持监控集成任务的性能指标和运行状态,支持多种Sass和数据源。
零代码,简单,好用,只需几分钟就能快速实现CDC,下面我们就来体验下ETLcloud 的 CDC 数据实时同步:
登录ETLcloud 在首页选择实时数据集成
点击新建监听器
只需要简单的配置一下监听器,监听器可以选择实时输出到数据库或者ETL流程等
对监听的表写入100条数据
监听器立马监听到了这100条记录
我们来看一下源表数据:
我们再来看一下目标表数据,这里可以看到,我们的数据被自动的同步了过来
通过上述配置，轻松几步就可以快速监听同步实时变更的数据，整个过程非常简单，小白用户也能快速上手。
总结:
1.ETLcloud 的 CDC 免费使用, 并且比其他的CDC解决方案拥有更简单更好用的管理界面以及功能。
2.不需要较高的技术理解和配置,小白用户也能轻松上手。
3.支持大批量的数据同步处理。
4.在运维难度上, 方便部署, 就算是笔记本电脑用户都能安装运行起来。