flink 每日一考

引用: Flink SQL 1.11版本引入了CDC机制，CDC全称为Change Data Capture，用于追踪数据库表的增删改查操作，并且是目前非常成熟的同步数据库变更的方案之一。Flink SQL内部完整支持了Changelog功能，可以处理Insert、Delete和Update这几种消息类型。动态表（Dynamic Table）是Flink SQL的基础概念，Flink SQL的各个算子之间传递的就是Changelog消息。对接CDC时，只需要将外部的数据流转换为Flink系统内部的Insert、Delete、Update消息即可，然后可以利用Flink的查询语法进行灵活的数据分析。
引用: 在实际应用中，可以将Debezium Kafka Connect Service注册到Kafka集群，并指定要同步的数据库表信息。Kafka会自动创建topic并监听Binlog，将变更同步到topic中。在Flink端消费带有CDC的数据也很简单，只需要在DDL中声明format = debezium-json即可。
根据引用和引用，Flink SQL的CDC机制可以通过连接Kafka实现数据变更的同步。首先，我们需要将Debezium Kafka Connect Service注册到Kafka集群，并配置要同步的数据库表信息。Kafka会自动创建相应的topic并监听数据库的Binlog，将数据变更同步到topic中。然后，在Flink中，我们可以通过声明相应的DDL语句，并设置format为debezium-json来消费带有CDC的数据。这样，我们就可以利用Flink的强大查询语法对同步的数据进行灵活的分析了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>