<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>jungsua</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/jungsua/</author_url>
  <blog_title>APC 技術ブログ</blog_title>
  <blog_url>https://techblog.ap-com.co.jp/</blog_url>
  <categories>
    <anon>Fivetran</anon>
    <anon>Databricks</anon>
  </categories>
  <description>はじめに エーピーコミュニケーションズGLB事業部Lakehouse部の鄭(ジョン)です。 この記事ではCDC(チェンジデータキャプチャ)について紹介致します。 そして、DatabricksとFivetranのCDC検証を行います。 効率的なパイプライン設計について興味がある方にお勧めします。 目次 はじめに 目次 CDC(チェンジデータキャプチャ) 概念および長所 方法 ➀ ログベースCDC ② トリガーベースCDC ③ タイムスタンプベースCDC ➃ 差異ベースCDC ユースケース ➀ リアルタイムデータ統合 ② データマイグレーションおよび複製 ➂ リアルタイムイベント処理 ➃ 監査およ…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftechblog.ap-com.co.jp%2Fentry%2F2024%2F04%2F22%2F174951&quot; title=&quot;データエンジニアリングの核心技術：CDCを利用した効率的なパイプライン設計(with Databricks/ Fivetran) - APC 技術ブログ&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/j/jungsua/20240417/20240417181929.jpg</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2024-04-22 17:49:51</published>
  <title>データエンジニアリングの核心技術：CDCを利用した効率的なパイプライン設計(with Databricks/ Fivetran)</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://techblog.ap-com.co.jp/entry/2024/04/22/174951</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
