linux flink cdc

Flink_CDC是一种技术，它通过伪装成MySQL的slave节点，实时读取master节点的全量和增量数据。它能够捕获所有数据的变化，并完整记录变更，无需全表扫描过滤，非常高效。与传统的查询CDC相比，Flink_CDC无需入侵代码，完全与业务解耦，运维也非常简单。在Linux环境下部署Flink_CDC需要先获取Flink版本，然后上传Flink_CDC驱动包和MySQL驱动包，配置环境并进行部署。

相关问题

flink cdc

Flink CDC是指Flink Change Data Capture（CDC），是一种用于捕获和处理数据变更的工具。它可以将数据源中的变更事件实时地抓取并传递给Flink流处理引擎进行处理。CDC可以帮助用户实时监控和分析数据的变化，对于实时数据分析和流式ETL等场景非常有用。

关于Flink CDC的更多信息和使用方法，您可以查看官方文档和官方网站。官方文档提供了详细的介绍和指南，可以帮助您快速上手和了解Flink CDC的运行原理。同时，官方网站还提供了相关的开发案例和扩展资源。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [FlinkCDC](https://blog.csdn.net/qq_44696532/article/details/128313781)[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: 100%"]
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springboot 使用flink cdc connectors同步数据，如何实现多台服务器间flink cdc connectors工作的协调？

在多台服务器之间协调工作的场景下，可以使用 Apache Flink 提供的一些可扩展性和容错性机制来实现协调。下面是一些可能的解决方案：

1. 高可用模式：使用 Apache Flink 的高可用模式来确保多台服务器之间的故障转移和容错性。这可以通过将 Flink 集群配置为高可用模式，并在服务器之间共享状态来实现。如果一台服务器失败，那么其他服务器会接管它的任务。

2. 分布式快照：利用 Flink 的分布式快照机制，在服务器之间定期创建和恢复快照。这可以保证在发生故障时，能够从最后一个快照的状态中恢复，并继续处理数据。

3. Flink CDC connectors 与 Kafka 的结合：如果你使用的是 Flink CDC connectors 与 Kafka 进行数据同步，你可以使用 Kafka 的分区机制来实现多台服务器间的协调。每个 Flink 实例可以消费 Kafka 的一个或多个分区，从而实现数据的并行处理和协调。

4. ZooKeeper 或其他分布式协调工具：使用 ZooKeeper 或类似的分布式协调工具来管理和协调多台服务器之间的任务分配和状态同步。这可以确保每个服务器都知道其他服务器的状态，并根据需要进行任务重分配。

需要根据具体情况选择合适的方案，并进行相应的配置和开发。以上只是一些可能的解决方案，具体的实现方式还需要根据你的系统架构和需求进行进一步的调研和设计。