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所谓侧流输出(也叫旁路输出)，指的是通过对读取的数据源(DataStream)，根据不同的业务规则进行条件筛选，然后根据筛选后生成的不同数据分支，做不同的业务目的输出(比如写到不同的数据目的地中)。

Kafka几乎是当今时代背景下数据管道的首选，无论你是做后端开发、还是大数据开发，对它可能都不陌生。开源软件Kafka的应用越来越广泛。

那么今天这篇文章，就来接着说说，对于Doris这款数据来说，将如何做到对mysql CDC的，官网宣传的一键同步整库，到底靠不靠谱？

主要是常见面试问题，结合自己的开发经验，做出的个人回答，仅供参考。文末留言，提出不足和你的见解！

在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！

那么这次，通过升级mysql的版本到8.0之后，咱再来看看之前在CK身上的那套玩法是否能奏效，至于Doris如何导入MySQL的增量数据(不依赖外部工具情况下)，由于文章篇幅原因，咱下篇再详细展开说。

本篇内容主要分为三部分： 1. CDC 数据实时集成的挑战 2. Flink CDC 核心技术解读 3. 阿里云基于 Flink CDC 的企业级实时数据集成方案

别误会，这个不靠谱，说的是不论Spark还是Flink，都不能通过JDBC的方式，支持真正意义上的流式读取，而不是它不可用。

其实从Flink官网来看，flink读取mysql，还有一种jdbc的方式，只不过CDC这个概念被Flink宣传的过于火热，咱还是决定从它先开始。

我只想插入大量的测试数据，不是想测试性能，有没有自动办法生成TB级别的测试数据？ 有工具？还是说有测试数据集之类的东西？

要说高效，其实用CK自带的外部表+物化视图的方式一定是最快的、最省事的。 因为之前用过kafka的外部表+物化视图的方式，就可以很方便把外部数据给导入到CK内部，确实很好用，可是这一次，我们把kafka换成MySQL之后，到底还能不能好使呢？ 那么这篇文章，咱就来看看，CK支持的mysql外部表，到底能不能行。

Kafka是一个开源项目。它具有分布式、弹性的架构，并且容忍故障（您可以对其进行修补和维护，而无需关闭整个系统）。Kafka具有横向扩展性。该项目旨在提供一个统一的、高吞吐量、低延迟（低于10毫秒）的平台，用于处理实时数据流。

这两天在帮一个项目部署 Clickhouse (下称CK)，并且需要将上游的数据给导入到其中。

虽然说Doris在2.0的版本中，加入了一些试图加速查询的「黑科技」，但即便如此，就如我之前说的，这些玩意到底实不实用，还必须得在真刀真枪的真实环境中经受住考验才行。

Kafka 是MQ消息队列作为最常用的中间件之一，其主要特性有：解耦、异步、限流/削峰。

Kafka 是一个开源的分布式流式平台，它可以处理大量的实时数据，并提供高吞吐量，低延迟，高可靠性和高可扩展性。Kafka 的核心组件包括生产者（Producer），消费者（Consumer），主题（Topic），分区（Partition），副本（Replica），日志（Log），偏移量（Offset）和代理（Broker）。Kafka 的主要特点有：

本文整理自字节跳动基础架构工程师何润康在 Flink Forward Asia 2022 核心技术专场的分享。Flink OLAP 是数据仓库系统的重要应用，支持复杂的分析型查询，广泛应用于数据分析、商业决策等场景。本次分享将围绕字节 Flink OLAP 整体介绍、查询优化、集群运维和稳定性建设、收益以及未来规划五个方面展开介绍。

用Clickhouse(以下称CK)，别用分布式表，它的单表(本地表)查询才是无敌的。 虽然我此前没有专门针对具体的查询场景，对比过CK单表跟分布式表的查询效率，但以我玩过这么多数据库的经验来看，自觉告诉我，这个说法显然是不严谨的。

开发和生成数据库中使用的数据概念表示的过程称为数据建模。数据仓库上下文中的数据建模是创建将存储在数据仓库中的数据的逻辑表示的过程。

Elasticsearch 的同义词功能是一个重要的文本分析工具，特别是在全文搜索应用中。同义词机制使得用户能够建立一个同义词库，以处理一词多义、多词同义等情况，从而增强搜索的准确性和丰富性。