flink cdc 的工作原理

Flink CDC（Change Data Capture）是Flink的一个功能模块，用于从数据源（如数据库）中捕获变化，并将变化的数据以流的形式传输到Flink的DataStream中进行处理。下面是Flink CDC的工作原理：

1. 数据源连接：
Flink CDC首先与数据源建立连接，通常是与关系型数据库进行连接。它会监控数据库的日志或者使用特定的协议与数据库进行交互，以便实时捕获数据源中的变化。

2. 变更日志解析：
一旦与数据源建立连接，Flink CDC会解析数据源的变更日志（如MySQL的binlog），识别出插入（INSERT）、更新（UPDATE）、删除（DELETE）等操作，并提取出变更前后的数据。

3. 变更数据传输：
解析出的变更数据将被转换为Flink的DataStream，并通过网络传输到Flink集群中。这些数据以流的形式被持续地传输到Flink任务中进行处理。

4. 数据处理：
在Flink任务中，开发人员可以定义特定的数据处理逻辑，对捕获到的变更数据进行实时处理和分析。可以使用Flink提供的各种算子和函数来实现转换、聚合、过滤等操作。

5. 结果输出：
处理后的结果可以根据需要输出到不同的目标，如文件系统、消息队列、数据库等。Flink提供了各种输出连接器和Sink函数，可以将结果输出到不同的存储或服务中。

总结：
Flink CDC通过与数据源建立连接，捕获数据源的变化，并将变更数据以流的形式传输到Flink任务中进行实时处理和分析。它利用数据源的变更日志或者特定的协议来实现数据捕获，然后将捕获到的数据转换为Flink的DataStream进行处理。这样可以实现对数据源变化的实时感知和实时处理。