Debezium 博客

2025 年 2 月 24 日，作者 Andrea Peruffo

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变更数据捕获 (CDC) 是现代云原生架构的基石，能够实现实时事件驱动型应用程序。Debezium 作为领先的 CDC 平台，提供强大的单消息转换 (SMT)，可在数据流到达目标之前对其进行过滤、路由和修改。

虽然 Debezium 是一个基于 Java 的项目，但许多云原生应用程序是用 Go 编写的。通过此最新增强功能，您现在可以使用 Go 编写 SMT 过滤器和路由器，使 Go 开发人员能够在一个 Java 技术中微调数据处理，这得益于 TinyGo 和 WebAssembly。

这篇博文将探讨如何在 Debezium 中使用 Go 插件，演示此功能如何增强云原生团队的灵活性和定制性。

将数据库中的数据更改流式传输到 Elasticsearch 将数据库中的数据更改流式传输到 Elasticsearch

2018 年 1 月 17 日，作者：Jiri Pechanec

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我们祝 Debezium 社区 2018 年一切顺利！

在我们忙于 0.7.2 版本的同时，我们想发布另一篇博文，描述一个基于 Debezium 的端到端数据流用例。我们几周前已经展示了如何设置更改数据流到下游数据库。在这篇博文中，我们将采用相同的方法，将数据流式传输到 Elasticsearch 服务器，以利用其出色的全文搜索能力。但为了让事情更有趣一点，我们将把数据流式传输到 PostgreSQL 数据库和 Elasticsearch，这样我们就可以通过 SQL 查询语言以及全文搜索来优化数据访问。

将数据流式传输到下游数据库将数据流式传输到下游数据库

2017 年 9 月 25 日，作者：Jiri Pechanec

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在这篇博文中，我们将创建一个简单的流式数据管道，以连续捕获 MySQL 数据库中的更改，并近乎实时地将其复制到 PostgreSQL 数据库。我们将展示如何不编写任何代码，而是通过使用和配置 Kafka Connect、Debezium MySQL 源连接器、Confluent JDBC sink 连接器以及一些单消息转换（SMT）来完成此操作。

通过 Kafka 复制数据的方法本身就非常有用，但当我们可以将近乎实时的数据更改流与其他流、连接器和流处理应用程序结合使用时，它的优势会更加明显。最近的 Confluent 博客系列展示了一个类似的流式数据管道，但使用了不同的连接器和 SMT。Kafka Connect 的优点在于您可以混合搭配连接器来移动不同系统之间的数据。

我们还将演示 Debezium 0.6.0 (Debezium 0.6.0) 发布的一个新功能：用于CDC 事件展平的单消息转换。