体验完全一致 • 保障分布式事务完整性 • 透明：下游系统或工具改造成本为零 • 实现复杂度高 Q: 分布式数据库有哪些问题要考虑Demo for Global Binlog with Flink CDCPolarDB-X Global Binlog 特性详情 提供与 MySQL 生态下游透明对接能力 产品体验 • 与 MySQL Binlog 完全一致体验 • 文件格式兼容：Binlog • DTS • Canal/CloudCanal • Maxwell • Debezium • Streamsets • mysql-binlog-connector-java • Flink CDC 性能指标 • 25w rps • 8GB 大事务 • 5s 延迟* 下一步 • 验证更多工具 • GTID • 多流业务系统 上游 Single Source of Truth

进行分配， 无法基于动态资源调度，无法很好的支持在线、离线业务混部的场景。 • 操作系统镜像及部署复杂性拖慢应用发布：虚拟机或裸金属设备所依赖的镜像，包含了诸多软件包，如HDFS、Spark、 Flink、Hadoop等，系统的镜像远远大于10GB，通常存在镜像过大、制作繁琐、镜像跨地域分发周期长等问题。基于这 些问题，有些大数据开发团队不得不将需求划分为镜像类和非镜像类需求，当需要修改镜像的需求积累到一定程度， 面， 需要在大数据应用的资源申请层面进行改造，使其具备直接向Kubernetes集群申请资源的特性，也称为Native on Kubernetes。目前Apache Spark、Apache Flink已经从框架内核不同程度的支持了该特性，但整体的完整对依赖于社 区的努力。 迁移风险高：一次变更引入的改动越多，引发故障的几率也越多。在Hadoop领域，大数据应用的资源，由 Hadoop Yar

Stateless - Idempotent - Horizontal scalable Mysql Kafka TIDB Elasti c Search Tensor Flow Spark Flink Redis Zoo keeper云原生实时计算与人工智能@微博 2.4倍性能提升 百亿实时样本 万亿维度模型云原生基础设施 新生态 新算力 新基石 全球化部署 单集群万节点规模 云边端一体化

Snowflake · · · · · · · · · · · · · · · · 1005 7.5.3 Integrate Data with Apache Kafka and Apache Flink · · · · · · · · · · · · · · · 1020 7.5.4 Architecture and Principles of TiCDC · · · · · · · · · · • EXPLAIN Statements Using Views • TiFlink: Strongly Consistent Materialized Views Using TiKV and Flink 4.7.5.9 Need help? Ask the community on Discord or Slack, or submit a support ticket. Ask the community also use Debezium connector for Vitess. This con- nector enables you to use Kafka Connect or Apache Flink to stream changes from Vitess to TiDB. Because both Vitess and TiDB support the MySQL protocol and

Snowflake · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 817 7.1.2 Integrate with Apache Kafka and Apache Flink · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 817 7.2 Integration Scenarios · · · · · · · · · · · · · · Snowflake · · · · · · · · · · · · · · · · 817 7.2.2 Integrate Data with Apache Kafka and Apache Flink · · · · · · · · · · · · · · · 832 8 Maintain 837 8.1 Security · · · · · · · · · · · · · · · · · • EXPLAIN Statements Using Views • TiFlink: Strongly Consistent Materialized Views Using TiKV and Flink 4.7.5.9 Need help? Ask the community on Discord or Slack, or submit a support ticket. Ask the community

Snowflake · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 820 7.1.2 Integrate with Apache Kafka and Apache Flink · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 820 7.2 Integration Scenarios · · · · · · · · · · · · · · Snowflake · · · · · · · · · · · · · · · · 820 7.2.2 Integrate Data with Apache Kafka and Apache Flink · · · · · · · · · · · · · · · 835 8 Maintain 840 8.1 Security · · · · · · · · · · · · · · · · · • EXPLAIN Statements Using Views • TiFlink: Strongly Consistent Materialized Views Using TiKV and Flink 4.7.5.9 Need help? Ask the community on Discord or Slack, or submit a support ticket. Ask the community

Snowflake · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 895 7.1.2 Integrate with Apache Kafka and Apache Flink · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 895 8 7.2 Integration Scenarios · · · · · · · · · · · · Snowflake · · · · · · · · · · · · · · · · 895 7.2.2 Integrate Data with Apache Kafka and Apache Flink · · · · · · · · · · · · · · · 910 8 Maintain 915 8.1 Security · · · · · · · · · · · · · · · · · • EXPLAIN Statements Using Views • TiFlink: Strongly Consistent Materialized Views Using TiKV and Flink 4.7.5.9 Need help? Ask the community on Discord or Slack, or submit a support ticket. Ask the community

Snowflake · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 815 7.1.2 Integrate with Apache Kafka and Apache Flink · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 815 7.2 Integration Scenarios · · · · · · · · · · · · · · Snowflake · · · · · · · · · · · · · · · · 815 7.2.2 Integrate Data with Apache Kafka and Apache Flink · · · · · · · · · · · · · · · 830 8 Maintain 835 8.1 Security · · · · · · · · · · · · · · · · · • EXPLAIN Statements Using Views • TiFlink: Strongly Consistent Materialized Views Using TiKV and Flink 4.7.5.9 Need help? Ask the community on Discord or Slack, or submit a support ticket. Ask the community

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 688 7.1.2 与 Apache Kafka 和 Apache Flink 进行数据集成 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 688 7.2 数据集成场景· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 688 7.2.2 与 Apache Kafka 和 Apache Flink 进行数据集成 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 701 8 运维操作 705 8 8 扩展阅读 • 视图 • CREATE VIEW 语句 • DROP VIEW 语句 • 用 EXPLAIN 查看带视图的 SQL 执行计划 • TiFlink: 使用 TiKV 和 Flink 实现强一致的物化视图 4.7.6 临时表 临时表可以被认为是一种复用查询结果的技术。 假设希望知道Bookshop 应用当中最年长的作家们的一些情况，可能需要编写多个查询，而这些查询都需要使

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 630 7.1.2 与 Apache Kafka 和 Apache Flink 进行数据集成 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 630 7.2 数据集成场景· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 630 7.2.2 与 Apache Kafka 和 Apache Flink 进行数据集成 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 643 8 运维操作 647 8 8 扩展阅读 • 视图 • CREATE VIEW 语句 • DROP VIEW 语句 • 用 EXPLAIN 查看带视图的 SQL 执行计划 • TiFlink: 使用 TiKV 和 Flink 实现强一致的物化视图 4.7.6 临时表 临时表可以被认为是一种复用查询结果的技术。 假设希望知道Bookshop 应用当中最年长的作家们的一些情况，可能需要编写多个查询，而这些查询都需要使