Flink CDC 3.0：开启数据库实时同步新时代，尽享整库同步、结构变更同步和分库分表同步的便捷！

2022-12-11 07:02:00

Flink CDC 3.0：数据库实时同步的神兵利器

整库同步：轻松实现数据库全量数据实时同步

Flink CDC 3.0 引入了整库同步功能，让您可以轻松同步数据库中的所有表。只需简单的配置，即可让 Flink CDC 3.0 持续地将数据库中的所有数据实时同步到您的目标系统。告别以往逐个配置同步任务的繁琐，轻松实现数据同步的全面升级。

表结构变更同步：无缝对接数据库结构变更，确保数据同步始终准确

数据库结构的变化是常有的事，以往的同步工具往往难以应对，导致数据同步中断或数据不一致。Flink CDC 3.0 解决了这一难题，它能够自动检测和同步表结构变更，确保您的数据同步始终保持准确性和完整性。无论您何时更新数据库结构，Flink CDC 3.0 都会确保您的同步系统与数据库保持同步，让您无后顾之忧。

分库分表同步：轻松应对复杂数据库环境，实现跨库跨表数据实时同步

对于复杂的数据库环境，分库分表是常见的架构模式。Flink CDC 3.0 针对此场景进行了优化，它能够自动发现并同步所有分库分表的数据，实现跨库跨表的数据实时同步。无论您的数据库有多么复杂，Flink CDC 3.0 都能轻松应对，让您轻松实现数据同步的全面覆盖。

Flink CDC 3.0 的优势

简单易用： 配置简单，轻松实现数据库实时同步。
高性能： 采用高效的流处理技术，提供高吞吐量和低延迟的数据同步。
高可靠： 分布式架构，确保数据同步的稳定性。
可扩展： 基于 Apache Flink 构建，轻松应对大数据量的数据同步场景。

Flink CDC 3.0 的应用场景

数据迁移： 轻松实现数据库间的数据迁移，满足您的数据迁移需求。
数据集成： 轻松实现不同数据源的数据集成，满足您的数据集成需求。
实时分析： 构建实时分析系统，满足您的实时数据分析需求。

代码示例

以下是使用 Flink CDC 3.0 同步 MySQL 数据库到 Apache Kafka 的代码示例：

// 创建 Flink CDC MySQL 源
FlinkCDCSource<DebeziumJsonSerializedEnvelope> source = FlinkCDCSource.<DebeziumJsonSerializedEnvelope>builder()
        .hostname("localhost")
        .port(3306)
        .database("mydb")
        .table("mytable")
        .username("root")
        .password("password")
        .build();

// 创建 Flink Sink
KafkaSink<DebeziumJsonSerializedEnvelope> sink = KafkaSink.builder()
        .setBootstrapServers("localhost:9092")
        .setTopic("mytopic")
        .build();

// 创建 Flink Pipeline
Pipeline pipeline = Pipeline.create();
pipeline.addSource(source).addSink(sink);

// 提交 Flink Pipeline
pipeline.execute();