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Flink CDC 是一種流式數(shù)據(jù)同步工具，可以實時捕獲數(shù)據(jù)庫的變更并寫入到 Flink 中進行處理。
Flink CDC（Change Data Capture）是一種用于捕獲數(shù)據(jù)庫表中數(shù)據(jù)變更的技術(shù)，在Flink中，CDC可以幫助我們實時處理數(shù)據(jù)庫的增量數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時分析、同步和轉(zhuǎn)換等任務(wù)，下面詳細介紹一下Flink CDC的使用方式以及其合理性。
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1、Flink CDC的使用方式
Flink CDC主要通過以下兩種方式實現(xiàn)：
基于時間戳的方式：這種方式下，F(xiàn)link CDC會定期查詢數(shù)據(jù)庫中的binlog，找到時間戳大于上次讀取到的時間戳的數(shù)據(jù)，然后將這些數(shù)據(jù)作為增量數(shù)據(jù)進行處理，這種方式適用于數(shù)據(jù)變更較為頻繁的場景。
基于行日志的方式：這種方式下，F(xiàn)link CDC會監(jiān)聽數(shù)據(jù)庫的行日志（如MySQL的binlog、PostgreSQL的WAL等），當(dāng)有新的行日志產(chǎn)生時，F(xiàn)link CDC會將新增或修改的數(shù)據(jù)作為增量數(shù)據(jù)進行處理，這種方式適用于數(shù)據(jù)變更較為稀疏的場景。
2、Flink CDC的合理性
Flink CDC具有以下合理性：
實時性：Flink CDC可以實時捕獲數(shù)據(jù)庫表中的數(shù)據(jù)變更，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時處理，這對于需要實時分析、同步和轉(zhuǎn)換的場景非常重要。
增量處理：Flink CDC只處理數(shù)據(jù)庫表中的增量數(shù)據(jù)，而不是全量數(shù)據(jù)，這樣可以大大減少數(shù)據(jù)處理的開銷，提高系統(tǒng)的性能。
容錯性：Flink CDC可以處理數(shù)據(jù)庫連接中斷、網(wǎng)絡(luò)異常等異常情況，當(dāng)出現(xiàn)異常時，F(xiàn)link CDC會自動恢復(fù)連接，并繼續(xù)處理后續(xù)的數(shù)據(jù)變更。
易于集成：Flink CDC可以與Flink的其他組件（如Flink SQL、Flink DataStream API等）無縫集成，方便用戶進行數(shù)據(jù)處理和分析。
3、Flink CDC的注意事項
在使用Flink CDC時，需要注意以下幾點：
選擇合適的CDC方式：根據(jù)實際業(yè)務(wù)場景和數(shù)據(jù)變更的頻率，選擇合適的CDC方式（基于時間戳或基于行日志）。
配置合適的參數(shù)：根據(jù)實際情況，合理配置Flink CDC的相關(guān)參數(shù)，如查詢間隔、重試次數(shù)等。
處理異常情況：在實際應(yīng)用中，需要對Flink CDC可能出現(xiàn)的異常情況進行處理，確保數(shù)據(jù)處理的穩(wěn)定性。
Flink CDC是一種非常實用的技術(shù)，可以幫助我們實時處理數(shù)據(jù)庫的增量數(shù)據(jù)，在使用Flink CDC時，需要根據(jù)實際業(yè)務(wù)場景選擇合適的CDC方式，并注意配置相關(guān)參數(shù)和處理異常情況。
當(dāng)前文章：FlinkCDC里這樣合理嗎？
文章來源：http://fisionsoft.com.cn/article/cdcesps.html
