如何在大数据系统中实现变更数据捕获（CDC）？

变更数据捕获（CDC）可近乎实时地识别和跟踪源数据库中发生的增量数据变更（插入、更新、删除）。在大数据生态系统中，它对于跨数据湖、数据仓库和分析型数据库等不同系统维护数据一致性和新鲜度至关重要，支持实时分析和运营报告等场景。 主要的CDC方法包括基于日志的方法（利用MySQL binlog或PostgreSQL WAL等数据库事务日志，实现高保真和低开销）、基于触发器的方法（使用数据库触发器记录变更，可能影响源系统性能）以及基于时间戳/差异的方法。基于日志的CDC因其可扩展性和非侵入性而通常更受青睐。CDC构成了流数据管道的核心，促进事件驱动架构，并为实时仪表板、欺诈检测和同步任务提供数据。它以高效的增量更新取代了成本高昂的批量数据加载。 实施CDC通常包括：1）选择合适的方法（通常是基于日志的方法）。2）选择/部署CDC工具或服务（例如Debezium、AWS DMS、Kafka Connect）。3）配置源数据库访问（例如启用binlog复制）。4）构建管道以将变更事件流传输到消息代理（如Kafka）或直接传输到目标系统。5）转换变更数据并将其加载到目标系统中。通过提供近乎实时的数据供决策使用，并确保分析系统高效反映最新的运营状态，这带来了显著的业务价值。