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PostgreSQL 是一个开源的关系型数据库管理系统，它提供了ACID事务支持和高度可扩展性。它是许多企业和组织使用的首选数据库之一。而Flink是一个用于大规模数据处理和分析的开源流处理框架，可以实时处理和分析大量的数据流。CDC是Change Data Capture（数据变更捕获）的缩写，是一种用于捕获和传送数据库变更的技术。

PostgreSQL CDC是一种将数据库变更实时捕获并传送到其他系统的技术。它可以用于实时数据分析、数据同步和数据复制等场景。Flink提供了与PostgreSQL CDC集成的功能，通过Flink的CDC connector可以捕获PostgreSQL数据库的数据变更，并实时处理这些变更。

使用Flink的PostgreSQL CDC功能，可以将数据变更捕获成流，并进行实时的数据处理和分析。当PostgreSQL中的数据发生变更时，例如插入、更新或删除操作，Flink将会实时获取这些变更，并将其转换成流数据进行处理。这样，我们就可以实时对数据库变更进行监控、实时计算或者实时分析等操作。

通过将PostgreSQL CDC与Flink结合使用，可以实现实时的数据处理和分析，具有低延迟和高吞吐量的特点。这对于一些要求实时更新的应用场景非常有用，例如实时报表生成、实时数据仪表盘、实时监控和实时通知等。

总之，PostgreSQL CDC与Flink的集成使得我们能够实现对PostgreSQL数据库的实时数据捕获和处理，为实时数据分析和应用提供了便利。

相关问题

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Flink CDC 是 Flink 社区提供的一个用于实时数据同步的工具，可以用于从 PostgreSQL 数据库中获取增量数据并将其实时同步到其他数据存储中。使用 Flink CDC，你可以轻松地将 PostgreSQL 数据库中的数据实时同步到 Elasticsearch、Kafka、HBase、MySQL 等数据存储中。具体来说，使用 Flink CDC 需要进行以下步骤：

1. 在 Flink 中配置 PostgreSQL 数据源，指定要同步的表名和列名。
2. 使用 Flink CDC 提供的 PostgreSQL CDC 解析器将 PostgreSQL 数据库的 WAL 日志解析成增量数据流。
3. 将增量数据流传递给 Flink 的 DataStream API，使用 Flink 的转换算子进行数据处理。
4. 将处理后的数据写入目标数据存储中。

需要注意的是，使用 Flink CDC 进行实时数据同步需要对 Flink 和 PostgreSQL 数据库有一定的了解。同时，需要进行一定的配置和调优才能达到最佳的性能和效果。

flink cdc部署

对于Flink CDC（Change Data Capture）的部署，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经安装了 Apache Flink 和所需的依赖。你可以直接从 Apache Flink 的官方网站上下载最新版本的二进制文件，并按照官方文档进行安装和配置。

2. 接下来，你需要创建一个 Flink CDC 任务。Flink CDC 是用于将源数据库中的数据变化捕获并传递给 Flink 作业的工具。你可以使用 SQL 命令或基于 Flink 的编程 API 来定义你的 Flink CDC 任务。

3. 在定义 Flink CDC 任务时，你需要指定源数据库的连接信息和要捕获的表。Flink 提供了一些内置的 CDC 连接器，如 MySQL 和 PostgreSQL。你可以根据自己的需求选择适合的连接器，并配置相应的连接参数。

4. 一旦你定义了 Flink CDC 任务，你可以使用 Flink 的提交命令将其提交到 Flink 集群中运行。你可以使用以下命令提交任务：

   ./bin/flink run -m <flink_master_address> -c <cdc_job_class> <path_to_jar_file>

其中 `<flink_master_address>` 是 Flink 主节点的地址，`<cdc_job_class>` 是你定义的 Flink CDC 任务的入口类，`<path_to_jar_file>` 是包含了你的任务代码的 JAR 文件的路径。

5. 一旦任务提交成功，Flink 就会开始捕获源数据库中的数据变化，并将其传递给你的 Flink 作业进行处理。你可以在 Flink 的 Web UI 上监控作业的运行状态和性能指标。

这就是部署 Flink CDC 的基本步骤。根据你使用的具体数据库和 Flink 版本，可能还需要进行一些额外的配置和调优。你可以参考 Flink 的官方文档和社区资源来获取更详细的信息和指导。