Flink CDC 里这是怎么回事？

Flink CDC 是一种基于 Flink 的 Change Data Capture（变更数据捕获）技术，用于实时处理数据库中的数据变更。

Flink CDC（Change Data Capture）是 Apache Flink 提供的一种用于捕获数据库中数据变更的技术，它能够实时地监控数据库的变更，并将变更的数据流传输到 Flink 应用程序中进行处理和分析。

下面是关于 Flink CDC 的一些详细信息：

1、工作原理：

Flink CDC 通过连接到数据库的 binlog（二进制日志）或 rowlog（行日志）来捕获数据的变更。

它使用解析器将 binlog 或 rowlog 转换为 Flink 可处理的数据格式，如 RowData 或 Pojo。

Flink CDC 将这些数据流传输到 Flink 应用程序中进行处理和分析。

2、支持的数据库：

Flink CDC 支持多种常见的关系型数据库，如 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等。

它提供了针对不同数据库的连接器，可以自动检测并连接到目标数据库。

3、数据同步：

Flink CDC 支持两种数据同步模式：增量同步和全量同步。

增量同步只传输数据库中发生变更的数据，减少了数据传输量和处理延迟。

全量同步会传输整个数据库的数据，适用于需要从头开始构建数据的场景。

4、容错性：

Flink CDC 具有强大的容错性，能够自动处理数据库连接中断、数据重复等问题。

它使用了事务机制来保证数据的一致性，并支持基于时间戳的精确一次处理语义。

5、应用案例：

Flink CDC 广泛应用于实时数据处理和分析场景，如实时报表、实时风控、实时推荐等。

它可以帮助用户快速构建实时数据流管道，提高数据处理的效率和准确性。

相关问题与解答：

问题1：Flink CDC 支持哪些数据库？

答：Flink CDC 支持多种常见的关系型数据库，如 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等，它提供了针对不同数据库的连接器，可以自动检测并连接到目标数据库。

问题2：Flink CDC 如何保证数据的一致性？

答：Flink CDC 使用了事务机制来保证数据的一致性，它会在捕获数据变更时使用事务来确保数据的完整性和一致性，它还支持基于时间戳的精确一次处理语义，可以避免数据重复和乱序的问题。