flinkcdc处理schema变更

在使用Flink CDC处理schema变更时，可以通过以下步骤进行处理：

1. Flink CDC支持使用Debezium来捕获数据库的变动并写入消息中间件。Debezium可以监测到数据库中表结构的变化，例如列的添加、修改或删除。

2. 当数据库中的表结构发生变化时，Flink CDC会将这些变更记录下来，并将其写入到消息中间件中。这样其他的服务可以通过订阅消息中间件来获取这些变更信息。

3. 在Flink CDC中，可以使用适当的source来读取消息中间件中的变更数据。针对schema变更，可以使用Flink的Table API或SQL来处理这些变更。

4. 对于schema变更，可以根据具体的业务需求来设计相应的逻辑。例如，可以使用Flink的DDL语句来动态创建或修改表结构，或者使用Flink的schema evolution功能来适应变更后的表结构。

总之，Flink CDC可以帮助捕获数据库的schema变更，并将其写入到消息中间件中。通过使用Flink的Table API或SQL，可以对这些变更进行灵活的处理，以适应不同的业务需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [flink-cdc 实现MySQL变更捕获](https://blog.csdn.net/weixin_42942484/article/details/122194166)[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* [FlinkCDC](https://blog.csdn.net/qq_43585580/article/details/125786735)[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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