以下是這些技術如何協同工作：
資料管路架構：
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MySQL：結構化資料的主要來源。
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TiDB：相容於 MySQL 的分散式 SQL 資料庫，用於可擴充性和高可用性。
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Kafka：用於即時資料流的訊息系統。
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Logstash：資料處理管道工具，從各種來源攝取資料並將其傳送到各個目的地。
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Redis： 快取層，用於快速存取經常存取的資料。
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Elasticsearch： 用於查詢大量資料的搜尋和分析引擎。
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CloudCanal：資料整合工具，用於將 MySQL 等各種來源的資料同步到 TiDB、Kafka、Redis 和 Elasticsearch。
工作流程詳細資料：
1。資料攝取：
- 應用程式將資料保存在 MySQL 中。
- CloudCanal 用於將資料從 MySQL 同步到 TiDB 和 Kafka。
2。資料流與處理：
卡夫卡：
- Kafka 透過 CloudCanal 從 MySQL 取得資料並將其廣播到各個主題。
- 主題包含可由各種消費者處理的資料事件流。
Logstash：
- Logstash 充當 Kafka 消費者，處理來自 Kafka 的數據，並將其發送到各種輸出，例如 Elasticsearch 和 Redis。
3。資料儲存與擷取：
TiDB:
- TiDB 是一個可擴展且高度可用的資料庫解決方案，可以處理大量資料。
- TiDB 相容於 MySQL，讓從 MySQL 的整合和遷移變得簡單。
Redis：
- Redis 用作來自 MySQL 的頻繁存取資料或來自 Kafka 的已處理事件的快取層。
- 應用程式可以先查詢Redis，再查詢MySQL，以加快資料檢索速度。
Elasticsearch：
- Logstash 可以從 Kafka 取得資料並將其傳送到 Elasticsearch。
- Elasticsearch 對資料建立索引，以便快速搜尋和分析。
- 應用程式可以查詢 Elasticsearch 以獲得進階搜尋功能和即時分析。
資料流範例：
MySQL 中的資料輸入：
- 使用者將一筆新記錄插入 MySQL 資料庫。
- CloudCanal 監控 MySQL 中的變化並將事件傳送到 TiDB 和 Kafka 主題。
即時處理：
- Kafka 將事件廣播到某個主題。
- Logstash充當Kafka消費者，處理事件，並將解析後的資料傳送到Elasticsearch進行索引。
- 同時，Redis 會更新以快取新資料。
資料存取：
- 應用程式檢查 Redis 快取中的資料。
- 如果快取中沒有數據，則查詢 MySQL 或 TiDB。
- 對於複雜的查詢和分析，應用程式會查詢 Elasticsearch。
這只是我的筆記。 CTTO
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