Kafka Connect 与 Debezium CDC 实战
以 Debezium 与 Kafka Connect 为核心讲透 CDC 生产落地：逻辑解码与初始快照衔接、Schema Registry 兼容性策略、重复与顺序保证、复制槽膨胀与断点续传、增量快照补救、监控指标与典型故障处置、下游幂等与吞吐调优
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数据同步
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联邦查询与外部数据源：MySQL、PostgreSQL 与 URL 表引擎
ClickHouse 不必把数据都搬进来——MySQL/PostgreSQL 表引擎实时读业务库、URL/File/S3 表引擎把接口与文件当表查、字典外部源做低延迟维表关联。本文系统讲解外部数据源访问方式、性能特征与注意事项，以及用物化视图+定期拉取做数据同步的替代方案。
多集群与跨云架构
多集群与跨云架构：多集群网络（KubeFed/服务网格）、跨云数据同步、流量调度、容灾与成本
Kafka Connect 与 CDC 集成实战：Debezium、Schema Registry 与数据同步
Kafka Connect Source/Sink Connector、Debezium CDC 监听数据库变更、Schema Registry 与 Avro/Protobuf/JSON Schema