Flink CDC 3.0：颠覆数据集成格局，重塑实时数据处理生态

后端

2023-07-30 23:34:48

Flink CDC 3.0：数据集成领域的革命

简介

随着实时数据处理需求的不断增长，数据集成变得至关重要。Flink CDC 3.0作为一款实时数据集成框架，横空出世，颠覆了数据集成格局，为实时数据处理生态注入了新的活力。

Flink CDC 3.0 的核心创新

Flink CDC 3.0 的创新性体现在多个方面：

强大的数据源支持： 全方位覆盖主流数据库和数据源，如 MySQL、Oracle、PostgreSQL、MongoDB、SQL Server 等。
高效的事件溯源： 捕捉数据库变更数据，并实时同步到下游系统，实现数据变更历史的可追溯。
灵活的数据转换： 支持丰富的转换操作，包括过滤、映射、聚合等，助力高效的数据处理。
强大的容错机制： 完善的容错机制，确保数据传输的可靠性和一致性，避免数据丢失。
可扩展的架构： 支持分布式部署，轻松扩展处理能力，满足海量数据的处理需求。

Flink CDC 3.0 的优势

Flink CDC 3.0 带来了诸多优势：

实时数据集成： 实时同步数据，满足实时数据处理需求。
高效的事件溯源： 快速跟踪数据变更历史，实现数据追溯。
灵活的数据转换： 轻松处理和转换数据，满足不同场景需求。
强大的容错机制： 确保数据可靠传输，避免数据丢失。
可扩展的架构： 轻松扩展处理能力，应对海量数据挑战。

Flink CDC 3.0 的应用场景

Flink CDC 3.0 的应用场景十分广泛：

数据仓库构建： 实时同步数据到数据仓库，提供实时数据支撑。
实时数据分析： 集成实时数据到数据分析平台，实现实时数据洞察。
流式数据处理： 将实时数据集成到流式数据处理平台，进行实时数据处理和分析。
事件溯源： 捕捉数据库变更数据，并实时同步到下游系统，实现数据变更历史追溯。
微服务架构： 集成实时数据到微服务架构，实现微服务之间的数据交换。

代码示例

// 创建 Flink CDC 数据源
FlinkCDCSource<DebeziumJsonSerializedEnvelope> source =
    FlinkCDCSource.<DebeziumJsonSerializedEnvelope>builder()
        .hostname("hostname")
        .port(8083)
        .username("username")
        .password("password")
        .database("database")
        .table("table")
        .deserializer(new DebeziumJsonDeserializer())
        .build();

// 创建 Flink 处理管道
DataStream<DebeziumJsonSerializedEnvelope> stream = env.addSource(source);

// 数据转换，过滤出 INSERT 操作
DataStream<DebeziumJsonSerializedEnvelope> insertStream =
    stream.filter(envelope -> envelope.getOperation().equals("c"));

// 数据转换，提取数据
DataStream<String> dataStream =
    insertStream.map(envelope -> envelope.getValue().toString());

// 将数据输出到下游系统
dataStream.addSink(new FlinkKafkaProducer011<>("topic", new SimpleStringSerializer()));