Flink CDC 技术：捕捉数据变更，助力实时数据同步

2023-10-14 13:36:54

Flink CDC：数据同步的革命性技术

全量和增量数据同步的完美结合

Flink CDC 的一个突出特点是其同时支持全量和增量数据同步的能力。全量数据同步一次性将数据库中所有数据传输到下游存储，而增量数据同步只传输发生变化的数据。这种一体化读取方式使 Flink CDC 适用于各种数据同步场景。

多种数据库变更捕获

Flink CDC 不仅支持全量和增量数据同步，还能够捕获来自多种数据库的变更，包括 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等。通过简单的配置，您可以连接到这些数据库并实时捕获其变更数据。Flink CDC 会自动处理不同数据库协议和格式的差异，提供统一的数据变更流。

Flink 生态系统的有力支持

Flink CDC 是 Apache Flink 生态系统中不可或缺的一部分，可以轻松与其他 Flink 组件集成。例如，您可以将 Flink CDC 与 Flink SQL Connector 结合使用，以对捕获的数据进行实时查询和分析；或者与 Flink Kinesis Connector 结合使用，将数据实时同步到 Amazon Kinesis。

广泛的应用场景

Flink CDC 在实时数据同步、数据仓库构建、数据分析和数据集成等领域有着广泛的应用。在这些场景中，Flink CDC 使您能够实现实时数据流处理和高效数据管道构建。

轻松实现实时数据同步

Flink CDC 是一款易于使用且功能强大的 CDC 工具，可以让您轻松实现实时数据同步。如果您需要在不同系统或数据库之间同步数据，那么 Flink CDC 是您的理想选择。

上手指南

安装 Flink CDC
配置 Flink CDC
启动 Flink CDC
验证数据同步

示例代码

// 创建 Flink CDC 配置
FlinkCDCConfig config = FlinkCDCConfig.newBuilder()
    .setDatabase("mysql")
    .setHostname("localhost")
    .setPort(3306)
    .setUsername("root")
    .setPassword("password")
    .build();

// 创建 Flink CDC 数据源
FlinkCDCSource<String> source = FlinkCDCSource.builder()
    .setFlinkCDCConfig(config)
    .build();

// 创建 Flink 流处理环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 添加数据源
env.addSource(source);

// 数据处理操作
...

// 触发执行
env.execute();