flinkcdc 新版

你好！关于 Flink CDC 的新版，我可以向您提供一些信息。

最新的 Flink CDC 版本是 v1.13，它是 Apache Flink 的一个模块，用于实时捕获和复制关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL 等）的变化数据。Flink CDC 可以将数据库的变化数据流转换为 Flink DataStream，并提供了一些 API 和工具来处理这些变化数据。

一些新功能和改进已经在 Flink CDC v1.13 中推出。其中一项重要的更新是支持 MySQL 8.0 版本，并增加了对 JSON 数据类型的支持。此外，还改进了性能和稳定性，修复了一些 bug，并引入了新的监控指标和仪表盘。

如果您对 Flink CDC 有任何具体的问题或需求，请随时告诉我，我会尽力提供帮助！

相关问题

flinkcdc windows

flink-cdc可以在Windows环境下部署和运行。在Windows环境中，你需要先安装Docker Desktop并确保已安装WSL2内核。具体的安装步骤可以参考flink-cdc官方文档中的Windows安装WSL2和Docker环境的指南。

一旦你的环境准备完毕，你就可以按照flink-cdc官方文档的指引，使用Docker运行flink-cdc任务，或者使用源码运行模式来构建MySQL和Postgres的Streaming ETL任务。

在运行任务之前，请确保你已经了解了mysql字段与flink sql字段之间的转换关系，并根据需要进行相关的字段映射配置。你可以参考官方文档中给出的示例代码，配置源表和目标表的连接信息，并使用INSERT语句将数据从源表同步到目标表。

总结起来，要在Windows环境下运行flink-cdc，你需要先安装Docker Desktop和WSL2内核，然后根据官方文档的指引配置连接信息并运行任务。

flinkcdc入门

要入门Flink CDC，你可以按照以下步骤进行操作：
1. 首先，启动开发的flink-cdc代码。你可以使用命令`bin/flink run -c com.atguigu.FlinkCDC flink-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar`来启动程序。
2. 接下来，你可以测试mysql数据库的新增数据。通过向数据库表tab1中插入数据，你可以观察到flink-cdc实时获取到新增的数据。
3. 在了解Flink CDC时，你需要了解基于查询和基于Binlog两种方式的区别。基于查询的CDC使用开源产品Sqoop、Kafka JDBC Source来执行，而基于Binlog的CDC则使用Canal、Maxwell、Debezium等开源产品。这两种方式在执行模式、延迟性、是否可以捕获所有数据变化、是否增加数据库压力等方面存在差异。

通过以上步骤，你可以初步了解Flink CDC的入门知识。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [flink-cdc入门使用](https://blog.csdn.net/myself_ning/article/details/125651390)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Flink CDC 快速入门](https://blog.csdn.net/mengxianglong123/article/details/124449805)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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