flinkcdc数据同步使用教程

Flink CDC（Change Data Capture）是一种在 Apache Flink 中实现数据同步的方式。Flink CDC connector 可以捕获在一个或多个表中发生的所有变更，并且可以直接在 Flink 中以非约束模式（流）使用，而不需要使用中间件进行数据传输，比如 Kafka。

要使用 Flink CDC 进行数据同步，首先需要引入 flink-cdc-connectors 组件。这个组件是由 Flink 社区开发的，可以直接从 MySQL、PostgreSQL 等数据库中读取全量数据和增量变更数据的 source 组件，并且已经在 GitHub 上进行了开源。

下面是一个简单的 Flink CDC 数据同步的示例代码，可以使用 DataStream 方式或者 Flink SQL 方式：
1. 使用 DataStream 方式：
a. 首先，在项目的 POM 文件中添加 flink-cdc-connectors 的依赖。
b. 在 Flink 程序中创建一个 CDCSourceFunction，配置数据库连接信息和要同步的表。
c. 将 CDCSourceFunction 添加到 Flink 程序的 DataStream 中。
d. 执行 Flink 程序，即可实现数据同步。

2. 使用 Flink SQL 方式：
a. 首先，在项目的 POM 文件中添加 flink-cdc-connectors 的依赖。
b. 在 Flink 程序中创建一个表，使用 CDC source 进行定义，并配置数据库连接信息和要同步的表。
c. 执行 Flink 程序，即可实现数据同步。

通过以上方法，你可以使用 Flink CDC 实现数据同步的操作。希望对你有所帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Flink CDC详细教程（介绍、原理、代码样例）](https://blog.csdn.net/qq359605040/article/details/125446082)[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%"]
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