以下是这些技术如何协同工作:
数据管道架构:
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MySQL:结构化数据的主要来源。
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TiDB:兼容 MySQL 的分布式 SQL 数据库,用于可扩展性和高可用性。
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Kafka:用于实时数据流的消息系统。
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Logstash:数据处理管道工具,从各种来源摄取数据并将其发送到各个目的地。
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Redis: 缓存层,用于快速访问经常访问的数据。
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Elasticsearch: 用于查询大量数据的搜索和分析引擎。
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CloudCanal:数据集成工具,用于将 MySQL 等各种来源的数据同步到 TiDB、Kafka、Redis 和 Elasticsearch。
工作流程详细信息:
1。数据摄取:
- 应用程序将数据保存在 MySQL 中。
- CloudCanal 用于将数据从 MySQL 同步到 TiDB 和 Kafka。
2。数据流和处理:
卡夫卡:
- Kafka 通过 CloudCanal 从 MySQL 获取数据并将其广播到各个主题。
- 主题包含可由各种消费者处理的数据事件流。
Logstash:
- Logstash 充当 Kafka 消费者,处理来自 Kafka 的数据,并将其发送到各种输出,例如 Elasticsearch 和 Redis。
3。数据存储和检索:
TiDB:
- TiDB 是一个可扩展且高度可用的数据库解决方案,可以处理大量数据。
- TiDB 兼容 MySQL,使得从 MySQL 的集成和迁移变得简单。
Redis:
- Redis 用作来自 MySQL 的频繁访问数据或来自 Kafka 的已处理事件的缓存层。
- 应用程序可以先查询Redis,再查询MySQL,以加快数据检索速度。
Elasticsearch:
- Logstash 可以从 Kafka 获取数据并将其发送到 Elasticsearch。
- Elasticsearch 对数据建立索引,以便快速搜索和分析。
- 应用程序可以查询 Elasticsearch 以获得高级搜索功能和实时分析。
数据流示例:
MySQL 中的数据输入:
- 用户将一条新记录插入 MySQL 数据库。
- CloudCanal 监控 MySQL 中的变化并将事件发送到 TiDB 和 Kafka 主题。
实时处理:
- Kafka 将事件广播到某个主题。
- Logstash充当Kafka消费者,处理事件,并将解析后的数据发送到Elasticsearch进行索引。
- 同时,Redis 会更新以缓存新数据。
数据访问:
- 应用程序检查 Redis 缓存中的数据。
- 如果缓存中没有数据,则查询 MySQL 或 TiDB。
- 对于复杂的查询和分析,应用程序会查询 Elasticsearch。
这只是我的笔记。 CTTO
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