flink cdc和flink jdbc区别

Flink CDC（Change Data Capture）和 Flink JDBC 是两种不同的数据源连接方式。

Flink CDC 是指使用 Flink 提供的 CDC Connector 连接数据源。CDC 是一种数据变更捕获技术，够实时捕获源数据库的变更操作（如插入、更新、删除），并将这些变更操作以流的形式传输给 Flink，从而实现实时数据流处理。Flink CDC 适用于与支持 CDC 技术的数据库（如 MySQL、Oracle、PostgreSQL）进行实时数据流处理。

Flink JDBC 则是通过 JDBC（Java Database Connectivity）连接数据库。通过 JDBC 连接，Flink 可以读取和写入关系型数据库中的数据。Flink 提供了 JDBC Connector，可以通过配置连接信息和 SQL 查询语句，将数据库中的数据作为输入源或输出结果。

总结来说，Flink CDC 适用于实时捕获数据库变更并进行实时流处理的场景，而 Flink JDBC 则适用于通过 JDBC 连接关系型数据库进行数据读写的场景。具体选择哪种方式取决于你的业务需求和数据源类型。

相关问题

flink cdc创建

Flink CDC（Change Data Capture）是一种用于实时数据流处理的技术，它允许从数据库捕获并处理最新的更改，而不仅仅是完整的表扫描。在Apache Flink中，你可以通过连接到支持CDC的数据库（如MySQL、PostgreSQL等），利用Flink提供的Table API或SQL API来创建一个持续的数据流，只包含变更的数据。

以下是基本步骤：

1. **配置环境**：首先，你需要安装Flink和相应的JDBC驱动程序，并设置Flink连接到支持CDC的数据库。

2. **选择模式**：Flink提供两种CDC模式：`INSERT INTO` 和 `UPDATE AS DELETE + INSERT`。前者仅捕获插入事件，后者同时捕获删除和更新操作。

3. **创建Source**：使用`DataStream<Row>`或`Table` API，根据所选模式创建一个源，它将监听指定的表。

   Table source = env.createTemporaryView("cdc_table", createSqlQuery()); // createSqlQuery() 是构建SQL查询的函数

4. **转换和处理**：对捕获的事件进行过滤、转换成所需的格式，然后进一步处理数据流。

5. **保存结果**：最后，将处理后的数据流写入目标表或者其他存储系统。

TableResult sinkResult = env.executeSql("CREATE TABLE target_table (...) WITH (...)");

flink cdc postgresql

在使用Flink进行CDC（变更数据捕获）时，可以通过创建与PostgreSQL的映射表来实现数据的读取和写入。首先，在Flink SQL中创建与PostgreSQL的映射表，其中source表用于读取数据，sink表用于写入数据。创建源表的示例代码如下：

CREATE TABLE cdc_pg_source (
id INT,
age INT,
name STRING
) WITH (
'connector' = 'postgres-cdc',
'hostname' = '192.168.1.88',
'port' = '5432',
'database-name' = 'postgres',
'schema-name' = 'public',
'username' = 'postgres',
'password' = 'postgres',
'table-name' = 'cdc_pg_source',
'decoding.plugin.name' = 'pgoutput',
'debezium.slot.name' = 'cdc_pg_source'
);

创建目标表的示例代码如下：

CREATE TABLE cdc_pg_sink (
id INT,
age INT,
name STRING,
PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'jdbc',
'url' = 'jdbc:postgresql://192.168.1.88:5432/postgres',
'username' = 'postgres',
'password' = 'postgres',
'table-name' = 'cdc_pg_sink',
'sink.buffer-flush.max-rows' = '1'
);

然后，可以将数据从source表插入到sink表中，以完成数据的写入操作。示例代码如下：

INSERT INTO cdc_pg_sink SELECT * FROM cdc_pg_source;

如果需要重新加载配置或重启PostgreSQL，可以使用以下命令：# docker exec -it 7b2d8a96ef4c /bin/bash
root@7b2d8a96ef4c:/# su postgres
postgres@7b2d8a96ef4c:/$ pg_ctl reload server signaled

希望以上信息对您有所帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [flink cdc 连接 postgresql kafka](https://blog.csdn.net/hzyice/article/details/115484832)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Flink Postgres CDC](https://blog.csdn.net/hyunbar/article/details/126002491)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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