关于将运行数据用于分析的复制，变更数据捕获（CDC）是黄金标准。它提供可扩展性、接近实时的性能，并捕获所有数据修改，确保您的分析数据集始终是最新的。Debezium是这个领域的领先工具，连接到各种数据库并以JSON和Avro等各种格式导出CDC事件，使与不同系统的集成变得轻松。

虽然Debezium本身是一个基于Java的项目，但数据工程世界越来越依赖于Python。本博客文章演示了如何在Python环境中利用Debezium，使用pydbzengine。我们将探讨如何使用这些技术构建一个强大和可扩展的CDC解决方案。

使用Python驱动的CDC管道

使用Debezium捕获变更数据，并使用Data Load Tool (DLT)将其加载到DuckDB数据库中

本博客文章演示了如何使用Debezium从PostgreSQL数据库中捕获变更数据，并使用数据加载工具(DLT)将其加载到DuckDB数据库中。所有这些都是通过使用pydbzengine的基于Python的数据处理管道实现的。

我们将逐步介绍代码，解释关键组件及其如何协同工作。

理解组件

• Debezium：
  • 一个强大的开源平台，用于变更数据捕获。它监视数据库事务日志并生成变更事件流，指示插入、更新和删除操作。