flink-cdc是什么

Flink CDC（Change Data Capture）是基于 Apache Flink 的一种技术，用于捕获和处理数据源中的更改操作。它主要用于实时数据流处理和数据集成场景，可以从各种数据源（如数据库、消息队列等）中捕获数据更改，并将这些更改以流式方式传递给 Flink 流处理作业。

Flink CDC 提供了以下功能：

1. 数据源连接：Flink CDC 支持与各种数据源的连接，包括关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL、Oracle等）、消息队列（如Kafka、RabbitMQ等）以及其他常见的数据存储和消息系统。

2. 数据更改捕获：Flink CDC 可以以低延迟的方式捕获数据源中的更改操作，包括插入、更新和删除。它通过监视源系统的日志或使用特定的协议来实现数据更改的捕获。

3. 数据格式化和转换：Flink CDC 可以将捕获到的数据更改进行格式化和转换，使其适应 Flink 的数据处理模型。这样，你可以在 Flink 中对数据进行实时处理、转换和分析。

4. 并发处理和容错性：Flink CDC 基于 Apache Flink，可以享受到 Flink 提供的并发处理和容错性能。它可以实现高吞吐量、低延迟的数据处理，并具备故障恢复和容错能力。

通过使用 Flink CDC，你可以构建实时的数据流处理应用程序，从而实现实时数据集成、ETL、实时分析和报告等需求。它为你提供了一种方便而灵活的方式来处理不同数据源的更改操作，并将其无缝地与 Flink 的流处理能力结合起来。

相关问题

flink-cdc-connectors

flink-cdc-connectors是Flink平台上的一组Connector，主要用于将关系型数据库中的数据同步到Flink上进行实时处理。该组Connector支持多种主流数据库，如MySQL、Oracle、PostgreSQL等，并且可以通过配置实现高可靠、低延迟的数据同步。

flink-cdc-connectors的核心是Change Data Capture（CDC）技术。CDC通过监听数据库的变更操作（如insert、update、delete），将这些操作转换为数据格式，然后将其发送到Flink上进行实时处理。相比传统的批量抽取数据，CDC能够实现实时数据同步，极大地提高了数据处理的实时性和准确性。

flink-cdc-connectors提供了多个Connector组件，每个组件对应一个特定的数据库类型。对于任意一个Connector组件，用户只需要配置数据库连接信息和需要同步的表名，即可完成数据同步。此外，flink-cdc-connectors还支持多种数据输出格式，如Avro、JSON、Protobuf等，用户可以根据需要选择合适的输出格式。

总的来说，flink-cdc-connectors为Flink用户提供了一个高可靠、低延迟的数据同步框架。用户可以通过该框架轻松快捷地将关系型数据库中的数据实时同步到Flink上进行处理，从而实现更加灵活、高效的数据分析。

flink-cdc clickhouse

Flink-CDC是由阿里巴巴出品的一个开源项目，用于将关系型数据库中的数据变更捕获并实时同步到流处理引擎中。而ClickHouse则是由俄罗斯Yandex公司开发的列式分布式数据库，用于高效地存储和查询大规模数据。

通过结合Flink-CDC和ClickHouse，可以实现将关系型数据库的实时数据变更同步到ClickHouse中，从而满足一些需要实时处理和分析数据的场景。

首先，Flink-CDC可以通过监控数据库的binlog日志，捕获到数据库中发生的数据变更操作，如插入、更新或删除等操作。

然后，Flink-CDC会将捕获到的数据变更通过MQ等方式发送给Flink流处理引擎。

Flink流处理引擎会根据接收到的数据变更进行实时处理，并将处理结果发送到ClickHouse中进行存储。

ClickHouse作为一个高性能的列式数据库，能够有效地存储大规模的数据，并提供快速的查询和分析能力。通过将实时数据同步到ClickHouse中，可以方便地进行复杂的数据查询和分析操作。

同时，Flink-CDC还支持将ClickHouse中的数据变更反向同步回关系型数据库，实现数据的双向同步。

通过整合Flink-CDC和ClickHouse，可以快速实现实时数据流处理和分析的能力，满足了各种对实时数据处理和分析的需求。这对于一些需要实时查询和分析大规模数据的应用场景，如实时监控系统、实时推荐系统等，具有重要的意义。