以下是如何与这些技术合作：

数据管架构：

• MySQL： 结构化数据的主要来源。
• TiDB： 兼容 MySQL 的分布式 SQL 可扩展性和高可用性的数据库。
• Kafka： 用于实时数据流的消息系统。
• Logstash： 数据处理管道工具，从各种来源获取数据，并将其发送到各个目的地。
• Redis： 用于快速访问频繁访问的数据的缓存层。
• Elasticsearch： 搜索和分析引擎用于查询大量数据。
• CloudCanal： 用于数据集成工具的数据集成工具 MySQL 各种来源的数据同步到 TiDB、Kafka、Redis 和 Elasticsearch。

详细工作流程：

1.数据摄入：

• 在MySQL中保存数据的应用程序。
• CloudCanal 用于从数据 MySQL 同步到 TiDB 和 Kafka。

2.数据流及处理：

卡夫卡：

• Kafka 通过 CloudCanal 从 MySQL 获取数据并将其广播到各个主题。
• 主题包括各种消费者可以处理的数据事件流。

Logstash：

• Logstash 充当 Kafka 消费者，处理来自 Kafka 并将数据发送到各种输出，例如 Elasticsearch 和 Redis。

3.数据存储和检索：

TiDB：

• TiDB 大量数据可以作为可扩展和高度可用的数据库解决方案进行处理。
• TiDB 兼容 MySQL，使得从 MySQL 集成和迁移变得简单。

Redis：

• Redis 用作来自 MySQL 频繁访问数据或来自 Kafka 已处理事件的缓存层。
• 为了加快数据检索速度，可以先查询Redis，再查询MySQL。

Elasticsearch：

• Logstash 可以从 Kafka 获取数据并将其发送到 Elasticsearch。
• Elasticsearch 为快速搜索和分析数据建立索引。
• 可以查询应用程序 Elasticsearch 获取高级搜索功能和实时分析。

数据流示例：

MySQL 中等数据输入：

• 用户向 MySQL 在数据库中插入一个新记录。
• CloudCanal 监控 MySQL 变化并将事件发送到 TiDB 和 Kafka 主题。

实时处理：

• Kafka 将事件广播到一个主题。
• Logstash 充当 Kafka 消费者，处理事件，并将分析数据发送到 Elasticsearch 进行索引。
• 同时，Redis 缓存新数据也会更新。

数据访问：

• 检查应用程序 Redis 缓存中的数据。
• 如果缓存中没有数据，请查询 MySQL 或 TiDB。
• 应用程序将查询复杂的查询和分析 Elasticsearch。

这只是我的笔记。 CTTO

以上是集成 Redis、MySQL、Kafka、Logstash、Elasticsearch、TiDB 和 更多关于CloudCanal的细节，请关注其他相关文章！

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