CDC 与实时数据管道：Canal、Debezium、Flink CDC 的架构与实战
业务库的数据是实时的，而下游的数据仓库、缓存、搜索引擎往往是滞后的——传统 ETL 定时全量同步的延迟以"小时"计，且全量扫描对源库冲击大。CDC（Change Data Capture，变更数据捕获）改变了这一切：它从数据库的日志（MySQL binlog、PostgreSQL …
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Schema-Evolution
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流处理测试全景指南：Kafka 管道与 Flink 作业的端到端验证
批处理系统的测试方法论已经相当成熟——给定输入文件，运行作业，对比输出即可验证。但流处理（Stream Processing）引入了一套全新的复杂性：数据没有边界（unbounded）、时间语义多层交织、乱序与延迟成为常态、Exactly-Once 保证涉及分布式协调。本指南从 Kafka 管道测试 …