CDC增量处理

Oracle CDC数据增量备份使用手册，免代码实现指定表的增量备份和差异备份，避免DMP和IMP的全量数据备份，用于备份和同步极为方便。

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CDC是Oracle在数据库层面实现的增量数据抽取解决方案，通过捕获变更数据来确保数据同步和一致性。

Flink CDC Connector for Oracle 2.3.0

这份 IBM CDC 复制指南提供了关于 CDC 复制的全面指导，内容清晰易懂，适合希望学习和应用 CDC 技术的用户参考。

在数据处理领域，最常用的ETL增量数据处理方式有三种： 时间戳 日志对比(CDC) 全面数据对比 其中，时间戳是目前应用最广泛的方式，而在Oracle中提供了两种主要的ETL方案，分别是物化视图(Materialized View)和CDC组件（Change Data Capture）。 CDC特性是在Oracle9i数据库中引入的，帮助用户识别自上次提取以来发生变化的数据。通过CDC，在对源表进行INSERT、UPDATE或DELETE等操作时，可以同时提取数据，并将变化的数据保存在数据库的变化表中。这样，变化的数据可以通过数据库视图的方式，以一种可控的方式提供给目标系统。 这种方式非常适合用于增量数据的同步，减少了全量加载的成本，提高了ETL的效率。

增量频繁模式挖掘在频繁项集挖掘基础上，探究了三种算法，对IUAMAR算法的缺陷进行了分析。结合实际数据，提出了销售数据挖掘的实现。

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首先，在数据库级别启用CDC功能的步骤是执行以下命令：EXEC sys.sp_cdc_enable_db。执行完这个命令后，系统表中将会添加6个表格，用于CDC功能的管理。

“flink-1.13.6_cdc”指的是Apache Flink的1.13.6版本，专为Change Data Capture (CDC)设计。Apache Flink是一款流行的开源流处理框架，支持实时数据流处理。CDC技术用于捕获数据库中的变更事件，并将其传输到其他系统进行处理或存储。该资源包包含了部署Flink CDC环境所需的所有组件和配置，如Flink运行时、相关连接器及配置文件。子文件包括Flink MySQL CDC连接器的JAR文件（版本2.0.1）和Flink SQL Elasticsearch 7连接器的JAR文件。此外，还包含了Flink 1.13.6的二进制发行版，用于在本地或集群上部署和运行Flink作业。整体而言，这个资源包支持用户实时捕获MySQL数据库变更事件，并通过Flink进行处理，最终将结果实时写入Elasticsearch，以提供实时的索引和搜索能力。