springboot cdc

Spring Boot CDC（Change Data Capture）是一种用于监控和捕获数据库变更的技术，可以用于将数据库变更事件发送到消息代理或其他系统中以实现实时数据集成、数据分析和数据同步等应用场景。

在Spring Boot中，可以使用Debezium、Maxwell等开源CDC工具来实现数据库变更事件的捕获和发送。这些工具可以轻松地与Spring Boot应用程序集成，并可以与Kafka、RabbitMQ等消息代理配合使用，以实现实时数据集成和同步等应用场景。

使用Spring Boot CDC，您可以：

- 实时捕获数据库变更事件，并将其发送到消息代理或其他系统中。
- 将不同数据源的变更事件进行集成和同步，实现数据的实时更新和同步。
- 在数据仓库和数据分析系统中使用实时数据进行数据分析和挖掘，以实现更准确的业务决策。
- 在微服务架构中使用CDC实现服务之间的实时数据集成和同步，以实现更高效的服务协作和数据共享。

相关问题

flink cdc加springboot

Flink CDC是一种用于捕获数据库变更的工具，可以与Spring Boot项目进行整合。通过引入Flink CDC的依赖，我们可以在Spring Boot项目中使用Flink CDC来监听数据库变更并进行相应的处理。具体的步骤如下：

1. 引入依赖：在Spring Boot项目的pom.xml文件中添加Flink CDC的依赖。可以参考引用中的说明来添加正确的依赖。

2. 创建监听类：在Spring Boot项目中创建一个监听类，实现ApplicationRunner接口。在该监听类中，可以定义自定义的数据读取解析器和变更对象，并使用自定义的sink将数据交由Spring进行管理。

3. 启动项目：通过在该Spring Boot项目的main方法中启动Flink CDC，就可以实现Flink CDC与Spring Boot项目的整合。可以参考引用中的说明来启动Flink CDC作为一个本地项目。

综上所述，通过引入Flink CDC的依赖并创建监听类，在Spring Boot项目中可以实现与Flink CDC的整合，从而实现对数据库变更的捕获和处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [springboot集成flink-cdc](https://blog.csdn.net/leilei1366615/article/details/126528452)[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%"]
[ .reference_list ]

springboot 用引入flink cdc需要配置什么

在使用 Spring Boot 引入 Flink CDC 时，需要添加以下依赖和配置：

1. 添加 Flink CDC 依赖：

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-connector-kafka_${scala.binary.version}</artifactId>
  <version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-connector-jdbc_${scala.binary.version}</artifactId>
  <version>${flink.version}</version>
</dependency>

2. 配置 Flink CDC：

# Flink CDC 配置
flink:
  cdc:
    kafka-bootstrap-servers: <kafka-bootstrap-servers>
    kafka-topic: <kafka-topic>
    database: <cdc-database>
    table: <cdc-table>
    jdbc-url: <jdbc-url>
    jdbc-driver: <jdbc-driver-class>
    username: <username>
    password: <password>

# Flink 配置
flink:
  parallelism: 1
  checkpoint:
    interval: 5s
    timeout: 1m
  task:
    idle-timeout: 1m