柚子快報激活碼778899分享：Flink CDC

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一. CDC與Flink CDC區(qū)別：

CDC（Change Data Capture）：這是一種技術(shù)，用于捕獲數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)變更（例如插入、更新、刪除操作），將這些變更按發(fā)生的順序完整記錄下來，寫入到消息中間件中以供其他服務(wù)進行訂閱及消費。CDC通常是通過輪詢數(shù)據(jù)庫事務(wù)日志或使用數(shù)據(jù)庫特定的觸發(fā)器來實現(xiàn)的。

Flink CDC（Apache Flink Change Data Capture）：Flink是一個流處理引擎，F(xiàn)link CDC是指利用Apache Flink框架來實現(xiàn)數(shù)據(jù)變更捕獲的技術(shù)（即用Apache Flink這個流處理框架來實現(xiàn)CDC的技術(shù)）。FlinkCDC是一個開源的數(shù)據(jù)庫變更日志捕獲和處理框架，它可以實時地從各種數(shù)據(jù)庫(如MySQL、PostgreSQL、Oracle、MongoDB等)中捕獲數(shù)據(jù)變更并將其轉(zhuǎn)換為流式數(shù)據(jù),FlinkCDC 可以幫助實時應(yīng)用程序?qū)崟r地處理和分析這些流數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)同步、數(shù)據(jù)管道、實時分析和實時應(yīng)用等功能。它可以實時地捕獲數(shù)據(jù)源中的變更，并將這些變更推送到目標系統(tǒng)或進行實時分析處理。Flink 社區(qū)開發(fā)了 flink-cdc-connectors 組件，這是一個可以直接從 MySQL、PostgreSQl等數(shù)據(jù)庫直接讀取全量數(shù)據(jù)和增量變更數(shù)據(jù)的source 組件。開源地址：https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors

主要區(qū)別：在于實現(xiàn)的方式和技術(shù)棧。CDC是一種通用的數(shù)據(jù)管理技術(shù)，而Flink CDC是特定利用Apache Flink框架實現(xiàn)的數(shù)據(jù)變更捕獲技術(shù)。 Flink CDC提供了更高級的功能，如實時處理和流式數(shù)據(jù)分析，適用于需要處理大規(guī)模實時數(shù)據(jù)的場景。

二.CDC實現(xiàn)方式：

基于觸發(fā)器的CDC：在表上創(chuàng)建觸發(fā)器，當數(shù)據(jù)發(fā)生更改時，觸發(fā)器會將更改的數(shù)據(jù)記錄到其他系統(tǒng)或表中?；谑聞?wù)日志的CDC：通過讀取數(shù)據(jù)庫事務(wù)日志，將日志中的更改記錄解析為可操作的數(shù)據(jù)。這種方法通常用于增量備份和恢復(fù)?；谟螛说腃DC：在數(shù)據(jù)庫中使用游標，逐行處理數(shù)據(jù)更改，并將這些更改應(yīng)用于其他系統(tǒng)或表?；跁r間戳的CDC：為表中的每個數(shù)據(jù)行分配一個時間戳，當數(shù)據(jù)發(fā)生更改時，更新相應(yīng)的時間戳。然后，可以使用時間戳來識別和處理數(shù)據(jù)更改?；谙㈥犃械腃DC：將數(shù)據(jù)更改作為事件發(fā)送到消息隊列，以便其他系統(tǒng)或應(yīng)用程序可以訂閱和處理這些事件。

CDC主要分為基于查詢和基于Binlog兩種方式：

三.CDC原理與機制：

Debezium 和 Canal 是目前最流行使用的 CDC 工具，這些 CDC 工具的核心原理是抽取數(shù)據(jù)庫日志獲取變更。目前 Debezium (支持全量、增量同步，同時支持 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等數(shù)據(jù)庫)，使用較為廣泛。Flink SQL CDC 內(nèi)置了 Debezium 引擎，利用其抽取日志獲取變更的能力，將changelog 轉(zhuǎn)換為 Flink SQL 認識的 RowData 數(shù)據(jù)。Debezium的數(shù)據(jù)格式如下：

通過 Debezium 采集的數(shù)據(jù)，包含了舊數(shù)據(jù)(before)和新數(shù)據(jù)行(after)以及原數(shù)據(jù)信息(source)，op 的 u 表示是update 更新操作標識符（op 字段的值 c，u，d，r 分別對應(yīng) create，update，delete，reade），ts_ms 表示同步的時間戳。

四. Flink CDC 主要特點:

支持多種數(shù)據(jù)庫類型：Flink CDC 支持多種數(shù)據(jù)庫，如 MySQL、PostgreSQL、Oracle、MongoDB 等。實時數(shù)據(jù)捕獲：Flink CDC 能夠?qū)崟r捕獲數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)變更，并將其轉(zhuǎn)換為流式數(shù)據(jù)。高性能：Flink CDC 基于 Flink 引擎，具有高性能的數(shù)據(jù)處理能力。低延遲：Flink CDC 可以在毫秒級的延遲下處理大量的數(shù)據(jù)變更。易集成：Flink CDC 與 Flink 生態(tài)系統(tǒng)緊密集成，可以方便地與其他 Flink 應(yīng)用程序一起使用。高可用性：Flink CDC 支持實時備份和恢復(fù)，確保數(shù)據(jù)的高可用性。

其他常見的開源CDC方案： 開源地址：https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors

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