易车实战：Flink CDC构建实时数据集成平台

"Flink CDC在易车的应用实践主要展示了如何利用Flink Change Data Capture (CDC)技术在大数据环境中解决实时数据集成、监控和分析的问题。该应用实践由易车数据平台负责人王林红分享，涵盖了Flink在实时数仓、实时监控、实时大屏等多个场景中的应用，以及DTS平台的建设历程和面临的挑战与解决方案。" 在实时数据应用方面，Flink CDC被用于构建实时数仓，实现数据的实时集成和传输，包括线索、流量等关键业务指标的实时监控。此外，它还支持实时大屏展示，如818购车节等活动的数据实时展现，确保了业务决策的及时性和准确性。数据库数据的实时接入通过Flink CDC得以实现，构建了从DB到数据仓库或湖存储的高效数据通道。 在DTS平台建设的过程中，经历了从早期的Canal同步MySQL数据、Spark微批计算和Spark Streaming，到Flink CDC全增量一体化计算的演进。这个过程旨在解决一系列痛点，如数据流链路长导致的运维成本高、全量和增量数据处理割裂、不同数据源需单独方案、依赖组件多以及数据源信息维护困难等问题。Flink CDC因其无锁读取、并发读取、断点续传、丰富数据源支持和 Exactly-once 语义等优势，成为解决这些问题的关键工具。 Flink CDC技术的优势在于其能够提供端到端的一致性，无缝对接Flink生态，支持大数据量场景，并且可以线性、分布式扩展，实现流批一体的数据传输。它与Hadoop生态有良好的集成，能够与Hudi、Doris、Clickhouse、Hdfs/Hive等目标存储进行有效配合。 然而，在实践中也遇到了一些问题，如表结构字段映射的复杂性，任务资源的浪费，源数据库网络的影响，以及数据源、表结构变更带来的管理难题。为了解决这些问题，易车构建了统一的数据源服务，实现了元信息的自动映射，动态增加表，以及流批数据模型的统一。这不仅简化了任务管理，提升了账号安全，也使得面对数据源变更时能更加灵活应对。 Flink CDC在易车的应用实践展示了其在大数据实时处理领域的强大能力，为实时数仓和数据分析提供了高效、稳定且一致性的解决方案。同时，通过不断优化的DTS平台，易车成功地克服了实时数据集成中的诸多挑战，实现了更高效的数据管理和利用。