概述canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，纯Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了MySQL（也支持mariaDB）。背景早期，阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求。不过早期的数据库同步业务，主要是基于trigger的方式获取增量变更，不过从2010年开始，阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析，获取增量变更进行同步，由此衍生出了增量订阅&消费的业务，从此开启了一段新纪元。ps.目前内部使用的同步，已经支持mysql5.x和oracle部分版本的日志解析基于日志增量订阅&消费支持的业务：数据库镜像数据库实时备份多
概述canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，纯Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了MySQL（也支持mariaDB）。背景早期，阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求。不过早期的数据库同步业务，主要是基于trigger的方式获取增量变更，不过从2010年开始，阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析，获取增量变更进行同步，由此衍生出了增量订阅&消费的业务，从此开启了一段新纪元。ps.目前内部使用的同步，已经支持mysql5.x和oracle部分版本的日志解析基于日志增量订阅&消费支持的业务：数据库镜像数据库实时备份多
一、简介canal [kə'næl]，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于 MySQL数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费。早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求，实现方式主要是基于业务trigger获取增量变更。从2010年开始，业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步，由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务。Canal是用Java开发的基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费的中间件。目前，Canal主要支持了MySQL的 Binlog 解析，解析完成后才利用CanalClient来处理获得的相关数据。（数据库同步需要阿里的 Otter 中间
一、简介canal [kə'næl]，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于 MySQL数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费。早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求，实现方式主要是基于业务trigger获取增量变更。从2010年开始，业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步，由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务。Canal是用Java开发的基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费的中间件。目前，Canal主要支持了MySQL的 Binlog 解析，解析完成后才利用CanalClient来处理获得的相关数据。（数据库同步需要阿里的 Otter 中间
1.canal是什么阿里巴巴MySQLbinlog增量订阅&消费组件canal[kə'næl]，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于MySQL数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费1.1基于日志增量订阅和消费的业务包括数据库镜像数据库实时备份索引构建和实时维护(拆分异构索引、倒排索引等)业务cache刷新带业务逻辑的增量数据处理当前的canal支持源端MySQL版本包括5.1.x,5.5.x,5.6.x,5.7.x,8.0.x1.2canalGit地址alibaba/canal:阿里巴巴MySQLbinlog增量订阅&消费组件(github.com)2.工作原理MySQL主备复制原理主备
1.canal是什么阿里巴巴MySQLbinlog增量订阅&消费组件canal[kə'næl]，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于MySQL数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费1.1基于日志增量订阅和消费的业务包括数据库镜像数据库实时备份索引构建和实时维护(拆分异构索引、倒排索引等)业务cache刷新带业务逻辑的增量数据处理当前的canal支持源端MySQL版本包括5.1.x,5.5.x,5.6.x,5.7.x,8.0.x1.2canalGit地址alibaba/canal:阿里巴巴MySQLbinlog增量订阅&消费组件(github.com)2.工作原理MySQL主备复制原理主备
1.摘要对于数据仓库，大数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成。ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多，以下对开源的Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSetst进行简单梳理比较。通过分析，笔者个人建议优先DataX更优。2.内容2.1Sqoop2.1.1介绍Sqoop，SQL-to-Hadoop即“SQL到Hadoop和Hadoop
1.摘要对于数据仓库，大数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成。ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多，以下对开源的Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSetst进行简单梳理比较。通过分析，笔者个人建议优先DataX更优。2.内容2.1Sqoop2.1.1介绍Sqoop，SQL-to-Hadoop即“SQL到Hadoop和Hadoop
