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Debezium系列之：使用Debezium和Apache Iceberg构建数据湖
- Debezium Server Iceberg
- “Debezium Server Iceberg” 消费者
- 设置数据复制
- Upsert 模式
- 保留已删除的记录使用Upsert模式
- 追加模式
- 优化批处理大小
在数据分析的世界中，数据湖是存储和管理大量数据以满足数据分析、报告或机器学习需求的流行选择。在这篇博客文章中，我们将描述一种构建数据湖的简单方法。该解决方案使用基于Debezium的实时数据管道，支持ACID事务、SQL更新，并使用高度可扩展的存储Apache Iceberg。而且，这种方法甚至不需要使用Apache Kafka或Apache Spark应用程序，从而降低了整体解决方案的复杂性。
Debezium Server Iceberg
由于运营数据通常存储在关系数据库或NoSQL数据存储中，问题在于如何将这些数据传播到数据湖中。这就是Debezium Server Iceberg项目的用武之地：基于Debezium和Apache Iceberg。它使您能够处理来自源数据库的实时数据变更事件，并将这些事件上传到任何Iceberg支持的对象存储中。因此，首先让我们更详细地了解一下这两个项目。
Debezium 是一个分布式流处理平台，可以实时捕获数据的变化。它可以用于从各种数据库（包括MySQL、PostgreSQL和Oracle）中捕获变化。捕获的变化随后会被流式传输到下游应用，如数据湖、事件流平台等。
Apache Iceberg 是一种高性能的大规模分析表格式。Iceberg为大数据带来了SQL表的可靠性和简洁性，同时使得Spark、Trino、Flink、Snowfla