Flink CDC 3.0：颠覆性创新，开启实时数据集成新纪元

2023-10-06 12:39:51

Flink CDC 3.0：实时数据集成时代的革命性进展

Flink CDC 3.0 的里程碑意义

Flink CDC（Change Data Capture）作为实时数据集成领域的先驱，在 3.0 版本中迎来了里程碑式的飞跃。它不再仅仅是捕获数据变更的 Flink 数据源，而是进化为一个以 Flink 为核心的实时数据集成平台。这一重大升级扩展了 Flink CDC 的功能范围，为用户提供了更便捷高效的数据集成解决方案。

Flink CDC 3.0 的革新特性

Flink CDC 3.0 引入了多项突破性的特性，重新定义了实时数据集成技术的格局。

全增量一体化： Flink CDC 3.0 支持捕获所有数据变更，包括插入、更新和删除，满足各种数据集成需求。
无锁读取： 无锁读取功能使 Flink CDC 3.0 不会对源数据库产生任何影响，确保高效捕获数据变更，且不影响源数据库的性能。
并行读取： 支持并行读取功能，允许 Flink CDC 3.0 同时从多个源数据库捕获数据变更，极大提高了数据集成速度。
表结构变更自动同步： 自动检测源数据库的表结构变更，并将其同步到 Flink 数据流中，方便用户应对源数据库的表结构变更。
分布式架构： 采用分布式架构，允许 Flink CDC 3.0 部署在多个节点上，通过并行处理数据提高性能，满足企业对高性能数据集成的需求。

Flink CDC 3.0 的应用场景

Flink CDC 3.0 的应用范围广泛，涵盖以下主要场景：

实时数据集成： 将数据从源数据库实时集成到目标数据库或其他数据存储系统中，满足实时数据集成的高要求，实现数据实时分析和决策。
数据同步： 在不同数据库之间进行数据同步，确保数据的一致性和完整性，满足数据同步的高要求。
数据清洗： 对数据进行清洗，去除错误和不一致之处，提高数据质量，为企业提供可靠的数据基础。
数据分析： 将数据实时集成到数据分析系统中，满足实时数据分析的高要求，实现实时决策和业务优化。

代码示例

// 从 MySQL 中捕获数据变更
FlinkCDCConfigBuilder mysqlCdcConfigBuilder =
    FlinkCDCConfigBuilder.forJdbc(
            "jdbc:mysql://localhost:3306/test_db", "root", "password");
SourceFunction<SourceRecord<String, String>> mysqlSource =
    mysqlCdcConfigBuilder.build();

// 将捕获的数据变更写入 Kafka
DataStreamSink<SourceRecord<String, String>> kafkaSink =
    kafkaProducer(
            "localhost:9092",
            "test_topic",
            new SimpleStringSchema());

pipeline.addSource(mysqlSource).addSink(kafkaSink);