实时数据同步的搭建其实没你想的那么麻烦，关键是找对工具配好节奏。MySQL 的 binlog 配上Maxwell，就能把数据库的更新变成 JSON 消息丢进Kafka里。

Kafka 的吞吐量挺大，稳得，就靠Spark Streaming来实时消费这些消息，后直接写进HBase。数据逻辑你可以灵活写，啥转换、过滤都能加上。

HBase 的数据查询交给Phoenix就行，它能让你用 SQL 方式查 NoSQL 数据，挺方便的。整个流程跑起来，适合做日志、用户行为追踪这些需要实时反馈的业务。

文档里讲得蛮细，从环境搭建到代码结构，甚至 Kafka 参数怎么配都写得明明白白，按着操作也不容易踩坑。对了，如果你是第一次玩 Maxwell，记得别忘了配置 MySQL 的binlog和权限，不然 Kafka 可没数据收。

如果你正好在做实时 ETL 或者日志流，这套方案挺靠谱的，组合也比较灵活。搭建初期建议用控制台输出测试下流转，调试起来比较省事儿。