MySQL Databus（也称为LinkedIn Databus）是一个低延迟、可靠的、支持事务的、保持一致性的数据变更抓取系统，它通过挖掘数据库日志的方式，将数据库变更实时、可靠地从数据库拉取出来，业务可以通过定制化客户端实时获取变更并进行其他业务逻辑。以下是关于MySQL Databus是否适合大数据处理的相关信息：
MySQL Databus在大数据处理中的应用场景
- 数据源和消费者之间的隔离：确保数据的一致性和可靠性。
- 数据传输的顺序性和高可用性：支持从变化流的任意时间点进行消费，包括通过bootstrap获取所有数据。
- 事务按序提交：保持来源数据库中的事务完整性。
- 低延迟和多种订阅机制：数据源变更完成后，能在毫秒级内将事务提交给消费者。
MySQL Databus与其他大数据工具的比较
- 与Canal的比较：Databus支持更多数据库类型（如Oracle和MySQL），服务模型更灵活，扩展性更好，实时热备方案更成熟。
- 功能特性：Databus的传输层端到端延迟是微秒级的，每台服务器每秒可以处理数千次数据吞吐变更事件，同时还支持无限回溯能力和丰富的变更订阅功能。
综上所述，MySQL Databus因其低延迟、高可用性、事务支持以及无限回溯能力等特点，非常适合大数据处理场景。它不仅能够实时捕获和处理数据库变更，还能确保数据的一致性和可靠性，是大数据处理中一个强有力的工具。