特色文章
- 使用 Debezium 检测数据变异模式
- Debezium 异步引擎
- Debezium 和 TimescaleDB
- 精简性能：Debezium JDBC 连接器批处理支持
- Debezium Operator 飞向云端
- Debezium 信令与通知 - 第三部分：JMX 通道
- 使用数据库数据流进行在线机器学习
- Debezium 信令与通知 - 第二部分：自定义
- Debezium 信令与通知 - 第一部分
- 使用 Debezium 和 TensorFlow 进行图像分类
- Bolt 中的流式 Vitess
- 微服务的分布式数据 — 事件溯源 vs. 变更数据捕获
- 使用变更数据捕获和流处理构建审计日志
- WePay 中的流式 Cassandra - 第一部分
- 使用 Outbox 模式进行可靠的微服务数据交换
- 使用变更数据捕获自动使缓存失效
- 使用 Hibernate 和 Debezium 实现聚合视图物化
- 基于日志的变更数据捕获的五大优势
- 使用 Debezium 和 Kafka Streams 创建 DDD 聚合
- 将数据库中的数据更改流式传输到 Elasticsearch
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Debezium 博客
Debezium 的一个典型用例是使用变更数据捕获将一个遗留系统与组织中的其他系统集成。有多种方法可以实现此目标
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使用 Debezium 将数据写入 Kafka，然后通过 Kafka Streams 流水线和 Kafka Connect 连接器的组合将变更传递到其他系统
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在 Java 独立应用程序中使用Debezium Embedded engine，并使用纯 Java 编写集成代码；这通常用于将变更事件发送到其他消息基础设施，例如 Amazon Kinesis、Google Pub/Sub 等。
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使用现有的集成框架或服务总线来表达流水线逻辑
本文重点介绍第三种选择——专用的集成框架。
