Flink CDC：实时大数据变化捕获与应用

实时数仓_FlinkCDC.pdf是一份关于Apache Flink在大数据场景下使用Change Data Capture (CDC, 变更数据捕捉)技术的教程。该文档由尚硅谷大数据研发组编写，旨在帮助读者理解Flink如何与MySQL、PostgreSQL等关系型数据库集成，实现数据流处理中的增量数据捕获。 在第一部分，章节1.1介绍了什么是CDC，它是一种数据库监控技术，专注于记录数据库的增删改操作，将这些变化以事件的形式发送到消息中间件，如Kafka，供其他系统处理。它区分了两种主要的 CDC 方式：基于查询的 CDC 和基于 Binlog 的 CDC。基于查询的方法可能无法捕获所有数据变化，延迟较高且会增加数据库压力；而基于 Binlog 的方法通常提供更低延迟，但可能不支持所有数据库类型。 Flink-CDC是Flink社区的一个扩展，专为数据库提供源组件，可以从数据库实时获取增量数据。这个组件开源，地址为<https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors>，使得Flink能够支持实时的数据流处理，减少全量数据加载，提高性能。 第二部分，章节2.1详细讲解了如何在实际项目中应用DataStream API来使用Flink-CDC。首先，需要在项目的依赖管理中引入Flink Java和流处理的特定版本，如Apache Flink 1.12.0。然后，通过Flink的源组件连接数据库，用户可以创建DataStream，处理实时的数据库变更事件，进行进一步的数据处理、分析或实时报告。 这份文档不仅提供了理论概念，还提供了实践指导，适合对大数据实时处理和Flink CDC技术感兴趣的开发者深入学习和实践。通过阅读和实践，读者可以掌握如何在Flink环境中构建高效、实时的数据流处理系统。