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Flink CDC 是一個(gè)用于捕獲數(shù)據(jù)庫(kù)變更事件的工具，它可以幫助用戶實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)流。
Flink CDC 里這是什么問(wèn)題？
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單元表格：
| 問(wèn)題 | 描述 |
| Flink CDC是什么？ | Flink CDC（Change Data Capture）是Apache Flink的一個(gè)子模塊，用于捕獲數(shù)據(jù)庫(kù)或其他數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)變更，它能夠?qū)崟r(shí)地將數(shù)據(jù)變更事件流式傳輸?shù)紽link應(yīng)用程序中進(jìn)行處理和分析。 |
| Flink CDC的工作原理是什么？ | Flink CDC通過(guò)監(jiān)聽數(shù)據(jù)庫(kù)的binlog或日志文件來(lái)捕獲數(shù)據(jù)變更事件，當(dāng)有數(shù)據(jù)變更發(fā)生時(shí)，F(xiàn)link CDC會(huì)解析并提取相關(guān)的變更信息，然后將其轉(zhuǎn)換為Flink的數(shù)據(jù)流形式，以便進(jìn)行后續(xù)的處理和分析。 |
| Flink CDC支持哪些數(shù)據(jù)庫(kù)？ | Flink CDC目前支持MySQL、PostgreSQL、Oracle和SQL Server等主流數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)于其他數(shù)據(jù)庫(kù)，可以通過(guò)編寫自定義的連接器來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)特定數(shù)據(jù)庫(kù)的支持。 |
| Flink CDC如何保證數(shù)據(jù)的一致性？ | Flink CDC通過(guò)使用基于時(shí)間戳的水印機(jī)制來(lái)保證數(shù)據(jù)的一致性，在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中，F(xiàn)link CDC會(huì)根據(jù)每個(gè)數(shù)據(jù)變更事件的時(shí)間戳生成一個(gè)水印，并將其發(fā)送給消費(fèi)者，消費(fèi)者在處理數(shù)據(jù)時(shí)可以根據(jù)水印來(lái)判斷數(shù)據(jù)的新舊程度，從而保證數(shù)據(jù)的一致性。 |
| Flink CDC如何處理并發(fā)寫入？ | Flink CDC通過(guò)使用事務(wù)隔離級(jí)別來(lái)處理并發(fā)寫入，在高并發(fā)寫入的場(chǎng)景下，F(xiàn)link CDC會(huì)使用可重復(fù)讀（Read Committed）或串行化隔離級(jí)別來(lái)避免臟讀和不可重復(fù)讀的問(wèn)題，F(xiàn)link CDC還支持基于主鍵的唯一性約束，以確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性。 |
相關(guān)問(wèn)題與解答：
1、Flink CDC適用于哪些應(yīng)用場(chǎng)景？
Flink CDC適用于需要實(shí)時(shí)處理和分析數(shù)據(jù)庫(kù)變更數(shù)據(jù)的場(chǎng)景，例如實(shí)時(shí)ETL、實(shí)時(shí)報(bào)表、實(shí)時(shí)監(jiān)控等，它可以幫助企業(yè)快速獲取最新的數(shù)據(jù)變更信息，并進(jìn)行實(shí)時(shí)的業(yè)務(wù)決策和處理。
2、Flink CDC如何保證數(shù)據(jù)的可靠性？
Flink CDC通過(guò)使用事務(wù)隔離級(jí)別和基于主鍵的唯一性約束來(lái)保證數(shù)據(jù)的可靠性，在高并發(fā)寫入的場(chǎng)景下，F(xiàn)link CDC會(huì)使用可重復(fù)讀（Read Committed）或串行化隔離級(jí)別來(lái)避免臟讀和不可重復(fù)讀的問(wèn)題，F(xiàn)link CDC還支持基于主鍵的唯一性約束，以確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性。
新聞標(biāo)題：FlinkCDC里這是什么問(wèn)題？
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