flink 和 flink cdc对比

Flink是一个开源的分布式流处理和批处理框架，而Flink CDC是Flink的一个组件，用于实时捕获数据库变更并将其作为流式数据流进行处理。下面是它们之间的一些比较：

1. 功能：Flink是一个通用的数据处理框架，可以处理流式和批处理数据。它提供了丰富的操作符和API，可以进行各种数据转换和分析。而Flink CDC专注于数据库变更捕获，并提供了特定的功能来处理这些变更。

2. 数据源支持：Flink可以从各种数据源读取数据，包括文件、消息队列、数据库等。而Flink CDC专门用于捕获数据库的变更，目前支持的数据库包括MySQL、PostgreSQL等。

3. 数据一致性：Flink具有Exactly-Once语义，它可以确保在发生故障时数据不会丢失或重复处理。而Flink CDC在捕获数据库变更时也提供了类似的保证，确保变更事件只会被处理一次。

4. 扩展性：Flink是一个高度可扩展的框架，可以通过增加计算资源来实现水平扩展。而Flink CDC的扩展性主要取决于底层数据库的复制机制和性能。

总结来说，Flink是一个通用的数据处理框架，适用于各种场景，而Flink CDC是Flink的一个组件，专注于捕获和处理数据库变更。如果你的需求仅限于数据库变更的实时处理，可以选择Flink CDC；如果你需要处理更广泛的数据处理任务，可以选择Flink作为整体框架。

相关问题

flink 版本和flink CDC版本有关系么

Apache Flink 是一个开源的流处理和批处理框架，它支持实时数据处理、事件时间处理和状态管理。Flink 的版本通常会随着功能更新和新特性的引入而升级，其中包括针对特定场景优化的部分，如 CDC (Change Data Capture) 版本。

CDC 版本是 Flink 在某些版本中对 Change Data Capture 功能的支持增强或特别优化的版本。CDC 是一种数据库架构技术，用于在数据变更时捕获差异，这对于数据同步、审计和监控非常有用。Flink 的 CDC 支持可以帮助用户从源系统高效地提取变化数据，将其转换并整合到流处理中。

因此，Flink 的版本和 CDC 版本之间是有关系的，尤其是那些包含了 CDC 功能增强或优化的 Flink 发布版本。如果你正在考虑使用 Flink 进行 CDC 相关的数据处理，你需要查阅特定版本的文档，了解该版本是否提供了完整的 CDC 功能支持以及其性能和稳定性如何。

flink sql 创建mysql cdc

要使用Flink SQL创建MySQL CDC任务，你需要按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经下载了所需的连接器。根据提供的引用内容，你需要下载`flink-connector-jdbc:jar:3.0.0-1.16`和`flink-sql-connector-mysql-cdc:jar:2.3.0`。

2. 启动Flink服务。可以使用`start-cluster.sh`脚本来启动Flink集群。

3. 运行`sql-client.sh`脚本进入Flink SQL模式。在Flink SQL模式下，你可以执行SQL语句来创建表映射和定义任务指令。

4. 针对目标数据库映射，你需要执行SQL语句来创建目标表。根据提供的引用内容，你可以使用以下SQL语句创建名为`ny_energy_data_target`的表：

create table ny_energy_data_target (
    id bigint,
    enterprise_id bigint,
    use_time timestamp,
    date_type int,
    attribute_id bigint,
    PRIMARY KEY (`id`) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'url' = 'jdbc:mysql://IP地址:3306/库名?serverTimezone=UTC',    'username' = '用户名',
    'password' = '密码',
    'table-name' = '表名',
    'driver' = 'com.mysql.cj.jdbc.Driver',
    'scan.fetch-size' = '200'
);

请将`IP地址`、`库名`、`用户名`、`密码`、`表名`替换为实际的连接信息。

这样，你就成功创建了一个使用Flink SQL进行MySQL CDC的任务。你可以在该任务中使用其他SQL语句来进行数据处理和操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于Flink SQL CDC Mysql to Mysql数据同步](https://blog.csdn.net/weixin_43778515/article/details/129331056)[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: 100%"]
[ .reference_list ]