flink cdc 为啥不能实时更新

Flink CDC是指使用Flink进行数据实时抓取的一种方式，它可以实时捕获数据库的变化并将其转换成流数据。但是Flink CDC本身并不会影响到数据库本身的实时更新，因为Flink CDC只是对数据库进行轮询，将变化转换成流数据，并不会对数据库本身进行修改。同时，Flink CDC也不会保证对于每一次数据库变化都能够及时地进行抓取，因为其本身也有一定的延迟。因此，Flink CDC无法完全做到实时更新。

相关问题

flink cdc 是啥

Flink CDC（Change Data Capture）是 Apache Flink 中的一种流式数据处理技术，它可以实时捕获并处理来自数据库的更改数据，以便实时地更新目标系统中的数据。具体来说，Flink CDC 可以订阅数据库中的日志，对日志进行解析和分析，将变更的数据提取出来，并以流的方式输出到目标系统中。

Flink CDC 的主要优点包括：
1. 实时性：能够实时处理数据库中的变更数据，保证目标系统中的数据与源数据库中的数据保持一致。
2. 可靠性：能够保证数据的一致性，并提供容错机制，确保数据不会丢失或重复。
3. 灵活性：能够适应不同类型的数据库，并支持自定义格式化和解析规则。
4. 易用性：能够通过简单的配置和 API 调用来实现 CDC。

flink cdc 实现实时更新

Flink CDC (Change Data Capture) 是一种利用Flink流处理框架来实现实时数据库变更跟踪的技术，主要用于从各种源数据库捕获增量数据变化，使得应用能够实时同步最新的数据状态。以下是使用Flink CDC实现实时更新的主要步骤和原理：

1. **配置CDC插件**：首先需要安装Flink支持的数据库 CDC 插件，如Debezium for MySQL、PostgreSQL等，这些插件会在源数据库和Flink之间建立连接并监听数据更改事件。

2. **创建Source Function**：在Flink程序中，使用提供的 CDC Source Function 作为输入源，它负责读取数据库的变化日志（如Binlog、CDC API等），将每个更改转换成统一的消息格式。

3. **数据解码和处理**：消息内容经过解析后，Flink会对每个事件进行相应的处理，比如映射到业务模型、计算新的状态等。

4. **实时更新消费**：Flink基于时间窗口或 watermark机制实时处理这些事件，确保数据的即时更新。如果数据更新频繁，Flink能保证低延迟的实时消费。

5. **应用程序集成**：通过Flink的Table API或SQL语法，外部应用可以直接订阅和消费这些实时变化，用于实时分析、指标计算或触发其他业务流程。