flink 实现cdc

Flink CDC是基于Flink框架的Change Data Capture（数据变更捕获）功能的实现。它可以实时捕获和处理数据源中的变更，并将这些变更应用于目标系统。Flink CDC主要通过DataStream和Flink SQL两种方式来实现。

在使用DataStream的方式实现Flink CDC时，你可以通过Flink的DataStream API来定义输入源和输出目标，并使用Flink提供的相关操作来捕获和处理数据变更。

而在使用Flink SQL的方式实现Flink CDC时，你可以使用类似传统SQL的语句来定义输入源和输出目标，并利用Flink的SQL引擎将这些SQL语句转化为相应的Flink作业。

两种方式的实现原理类似，主要是通过Flink的数据流处理能力来捕获和处理数据源中的变更，并将这些变更应用于目标系统。具体实现原理可以参考引用[1]和引用提供的资料。

参考资料：
- https://www.bilibili.com/video/BV1wL4y1Y7Xu?p=13
- https://zhjwpku.com/2022/01/16/flink-cdc-2-0-analysis.html#flink-cdc-20-全量增量读取实现原理

相关问题

flink 1.13.6 cdc

Flink 1.13.6 CDC（Change Data Capture）是指Flink在1.13.6版本中对CDC的支持。CDC是一种用于捕获和传输数据库变化的技术，可以实时地将数据库中的更改进行抓取并输出到指定的目标。

为了使用Flink 1.13.6 CDC功能，您可以选择使用Flink 1.13.6版本进行部署。您可以从Apache Flink的官方网站下载Flink 1.13.6的二进制包来获取相应的安装文件。

在部署过程中，您需要将经过配置的高可用（HA）的flink-conf.yaml文件分发到其他节点。可以使用scp命令将配置好的flink-conf.yaml文件复制到其他节点。

总结起来，Flink 1.13.6 CDC是指在Flink 1.13.6版本中对CDC功能的支持，您可以从官方网站下载并部署该版本，并将配置文件分发到其他节点以实现高可用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Flink1.13.6详细部署方式](https://blog.csdn.net/weixin_47019045/article/details/125548372)[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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flink mysql cdc

Flink MySQL CDC（Change Data Capture）是一个基于 Apache Flink 的开源工具，用于监控 MySQL 数据库的变化并将其实时传输到流处理系统中。它可以捕捉 MySQL 数据库中的增、删、改操作，并将其转换成流数据，以便进行实时处理和分析。

使用 Flink MySQL CDC，可以将 MySQL 数据库与 Flink 流处理框架无缝集成，实现实时数据处理和分析的能力。它可以帮助用户在数据变化发生时立即捕捉到变化，并对变化进行实时处理和分析，从而提高数据处理的效率和准确性。

Flink MySQL CDC 的使用步骤一般包括以下几个步骤：

1. 创建 MySQL 数据库的 CDC 数据源。
2. 使用 Flink 的 DataStream API 进行数据处理和分析。
3. 将处理后的数据写入到目标存储系统中，如 Hadoop、HBase、Elasticsearch 等。

需要注意的是，Flink MySQL CDC 目前还处于开发阶段，使用时需要注意其稳定性和功能完备性。