flink cdc 能轮询采集吗

可以的，Flink CDC（Change Data Capture）可以通过轮询的方式采集数据变化。CDC是一种用于捕获数据源中变化的技术，它会持续监视数据源，并将变化的数据传递给下游处理流程。

在Flink中，可以使用Flink CDC Connector来实现轮询采集。该连接器可以与各种数据源集成，如MySQL、PostgreSQL等，通过轮询数据库的变更日志来捕获数据的变化，并将变更的数据发送到Flink的处理流程中进行实时处理。

通过配置合适的轮询间隔，可以灵活地控制CDC的数据采集频率。需要注意的是，过小的轮询间隔可能会导致额外的性能开销，同时过长的轮询间隔可能会延迟数据的传输。因此，在选择轮询间隔时需要综合考虑系统的实际情况和性能需求。

相关问题

Flink cdc 的采集方式有几种

Flink CDC（Change Data Capture）的采集方式主要有两种：轮询采集和日志采集。

1. 轮询采集：这是最常见的采集方式，Flink CDC会定期轮询数据源，检查是否有新的数据变化。具体实现上，CDC会通过查询数据源的增量变更日志或者变更时间戳等方式，来获取最新的数据变化，并将变化的数据发送到下游处理流程进行实时处理。轮询采集可以适用于各种关系型数据库，如MySQL、PostgreSQL等。

2. 日志采集：除了轮询采集，Flink CDC还支持通过读取数据库的事务日志来捕获数据变化。这种方式不需要频繁查询数据库，而是通过读取数据库的事务日志来获取数据变化的详细信息。日志采集可以实现更低延迟的数据捕获，并且对于大规模的数据源也具有较好的扩展性。目前，Flink CDC的日志采集功能主要支持MySQL的binlog和Debezium等开源CDC工具。

需要根据具体的场景和需求选择合适的采集方式。一般来说，如果数据规模较小且对实时性要求不高，轮询采集是一个简单有效的选择。而对于大规模数据源和对实时性要求较高的场景，日志采集可能更为适合。

flink可以做数据采集吗

是的，Apache Flink可以用来进行数据采集。Flink是一个分布式流处理框架，可以对数据进行实时处理、流转换和分析。在数据采集方面，Flink可以通过连接各种数据源来进行数据的采集和处理，支持从数据库、文件、消息队列等多种数据源中读取数据，并进行实时处理和转换。

Flink提供了各种连接器（Connectors），可以让用户方便地连接到不同的数据源。例如，Flink提供了JDBC连接器，可以使用JDBC连接到各种关系型数据库，如MySQL、Oracle等；同时，Flink还提供了Kafka、Kinesis、RabbitMQ等消息队列的连接器，可以方便地从这些消息队列中读取数据。

除了连接到数据源进行数据采集，Flink还可以对采集到的数据进行实时处理和转换，支持各种数据处理和分析操作，如数据过滤、聚合、窗口计算等，同时还能够将处理后的数据写入到不同的数据存储中，如HDFS、Kafka、数据库等。因此，Flink是一款非常强大的数据采集和处理工具，被广泛应用于各种数据处理和实时分析场景。