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标题: Flink CDC 与 SeaTunnel CDC 简单对比 [打印本页]

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作者: 郭卫东    时间: 2025-4-13 12:23
标题: Flink CDC 与 SeaTunnel CDC 简单对比
Flink CDC 与 SeaTunnel CDC 简单对比

CDC 技能概述

变更数据捕获（Change Data Capture，简称 CDC）是一种用于捕获数据库中数据变更的技能，能够实时识别、捕获并输出数据库中的插入、更新和删除操作。CDC 技能在现代数据架构中扮演着至关重要的角色，特别是在实时数据集成、数据同步和变乱驱动架构等场景中。
CDC 的工作原理

CDC 主要通过以下几种方式捕获数据变更：

• 基于日志的 CDC：直接读取数据库的事务日志（如 MySQL 的 binlog、PostgreSQL 的 WAL），这是最常用且高效的方式
  
• 基于触发器的 CDC：通过在表上设置触发器捕获变更
  
• 基于查询的 CDC：定期查询数据库识别变更，通常效率较低
  

在大数据生态系统中，CDC 技能已成为构建实时数据管道的基石，而 Debezium 则是当前最盛行的开源 CDC 框架之一，被 Flink CDC 和 SeaTunnel CDC 等多个项目所采用。
Flink CDC 详解

Flink CDC 简介

Flink CDC（全称 Flink CDC Connectors）是一个基于 Apache Flink 的开源项目，提供了一组毗连器，用于从各类数据库中捕获变更数据。Flink CDC 项目最初由 Ververica（现为 Alibaba 的子公司）开发，目前已成为 Apache Flink 生态系统中的重要组成部分。
根据 Flink CDC 官方 GitHub 仓库，其核心特点包括：

• 丰富的数据源支持：支持 MySQL、PostgreSQL、Oracle、MongoDB、SQL Server、TiDB、OceanBase 等多种数据库
  
• 多种摆设模式：支持 Standalone、Table API/SQL、DataStream API 等多种使用方式
  
• 增强的性能与可靠性：提供增量快照算法，实现无锁并行读取
  
• 准确一次语义：支持端到端的准确一次处理，确保数据一致性
  
• 丰富的格式支持：支持 JSON、Avro、Canal、Debezium 等多种序列化格式
  

Flink CDC 架构

Flink CDC 主要基于 Debezium 框架举行封装和扩展，通过 Flink 的分布式处理能力实现高效的变更数据捕获和处理。其基本架构如下：

1. +------------------+
2. |   数据库源       |
3. | (MySQL/PG/...)   |
4. +--------+---------+
5.          |
6.          | 读取日志
7.          v
8. +--------+---------+
9. |   Debezium       |
10. |   引擎           |
11. +--------+---------+
12.          |
13.          | 事件流
14.          v
15. +--------+---------+
16. |  Flink CDC       |
17. |  Connectors      |
18. +--------+---------+
19.          |
20.          | Flink 处理
21.          v
22. +--------+---------+
23. |  各种目标系统    |
24. | (Kafka/ES/...)   |
25. +------------------+

复制代码

最新配置方式

值得留意的是，Flink CDC 在近期版本中引入了声明式配置方式，类似于 SeaTunnel 的配置体验。以下是 Flink CDC 3.0 版本的配置示例：

1. # Flink CDC 3.0 YAML 配置示例
2. pipelines:
3.   - name: mysql-to-kafka
4.     source:
5.       type: mysql
6.       hostname: localhost
7.       port: 3306
8.       username: root
9.       password: password
10.       database: mydb
11.       table: users
12.       startup-mode: initial
13.     sink:
14.       type: kafka
15.       bootstrap-servers: localhost:9092
16.       topic: mysql-users
17.       format: debezium-json

复制代码

这种配置方式极大简化了 Flink CDC 的使用难度，用户不再需要编写复杂的 Java 代码或 SQL 语句。
SeaTunnel CDC 详解

SeaTunnel 简介

Apache SeaTunnel（原 Waterdrop）是一个高性能、易于使用的数据集成框架，支持实时和批处理场景的数据同步、转换和处理。SeaTunnel 不是一个分布式平台，而是一个运行于多种计算引擎之上的数据集成框架，目前支持 Apache Flink、Apache Spark 以及自研的 SeaTunnel Zeta 引擎。
SeaTunnel CDC 概述

SeaTunnel CDC 是 SeaTunnel 提供的变更数据捕获功能，它同样基于 Debezium 技能实现，但与 Flink CDC 差别的是，SeaTunnel CDC 被计划为可在多种计算引擎上运行，包括 Flink、Spark 和 Zeta。
根据 Apache SeaTunnel 最新文档，其 CDC 功能具有以下特点：

• 同一毗连器 API：无论底层引擎如何，CDC 毗连器接口保持一致
  
• 多引擎支持：可在 Flink、Spark 和 Zeta 引擎上无缝运行
  
• 轻巧的配置方式：使用 HOCON 格式配置，布局清晰易读
  
• 全链路数据集成：不仅提供数据捕获，还提供转换和加载能力
  

SeaTunnel CDC 配置示例

1. # SeaTunnel CDC 配置示例
2. env {
3.   execution.parallelism = 1
4.   job.mode = "STREAMING"
5. }
7. source {
8.   MySQL-CDC {
9.     result_table_name = "mysql_users"
10.     hostname = "localhost"
11.     port = 3306
12.     username = "root"
13.     password = "password"
14.     database-name = "mydb"
15.     table-name = "users"
16.     base-url = "jdbc:mysql://localhost:3306"
17.   }
18. }
20. sink {
21.   Elasticsearch {
22.     hosts = ["localhost:9200"]
23.     index = "users_index"
24.     source_table_name = "mysql_users"
25.   }
26. }

复制代码

Flink CDC 与 SeaTunnel CDC 对比

核心定位对比

起首需要明白，Flink CDC 和 SeaTunnel CDC 的定位有本质区别：

• Flink CDC：专注于为 Flink 生态提供高效的变更数据捕获能力，是一组 Flink 毗连器
  
• SeaTunnel CDC：是 SeaTunnel 数据集成框架的一部分，提供跨引擎的 CDC 能力
  

因此，将 Flink CDC 与整个 SeaTunnel 框架相比是禁绝确的，更合理的对比应是 Flink CDC 与 SeaTunnel CDC。
技能特性对比

特性Flink CDCSeaTunnel CDC底层技能DebeziumDebezium支持引擎仅 FlinkFlink、Spark、Zeta配置方式Java API、SQL、YAML(3.0+)HOCON数据源支持丰富（10+ 种数据库）丰富（同样支持主流数据库）目标系统集成需联合 Flink Sink内置 100+ 种毗连器全链路集成需与 Flink 生态联合内置 Source-Transform-Sink 架构 配置复杂度对比

固然 Flink CDC 3.0 引入了 YAML 配置方式，但与 SeaTunnel 相比，两者的配置哲学仍有差异：

• Flink CDC：更注重灵活性和与 Flink 生态的无缝集成
  
• SeaTunnel CDC：更注重轻巧性和跨引擎一致性体验
  

适用场景对比

场景更得当 Flink CDC更得当 SeaTunnel CDC深度依赖 Flink 生态✅❌需要跨引擎能力❌✅轻量级摆设❌✅（使用 Zeta 引擎） 使用场景与最佳实践

Flink CDC 适用场景

• 实时数据仓库同步
  
  
  
  • 将业务数据库变更实时同步到数据仓库
    
  • 实例：某电商平台使用 Flink CDC 将交易数据实时同步至 ClickHouse，支持秒级销售报表
    
  
  
• 异构数据库同步
  
  
  
  • 差别范例数据库间的数据同步
    
  • 实例：金融机构使用 Flink CDC 实现 Oracle 核心系统到 MySQL 分析库的实时同步
    
  
  
• 与 Flink 生态深度集成
  
  
  
  • 需要复杂 CEP、窗口计算等场景
    
  • 实例：物联网企业联合 Flink CDC 和 Flink SQL 实现设备非常实时检测
    
  
  

SeaTunnel CDC 适用场景

• 多种数据源汇集
  
  
  
  • 同时从多种源收罗数据并会合处理
    
  • 实例：数据湖平台使用 SeaTunnel 同时从 MySQL、PostgreSQL 和 MongoDB 收罗数据至 Hudi
    
  
  
• 跨计算引擎需求
  
  
  
  • 在差别环境需要切换底层引擎
    
  • 实例：某企业在测试环境使用 Spark 引擎，生产环境使用 Flink 引擎，无需修改配置
    
  
  
• 端到端数据集成
  
  
  
  • 需要完备的数据收罗、转换和加载流程
    
  • 实例：物流企业使用 SeaTunnel 实现从业务系统到实时仪表盘的全链路数据管道
    
  
  

最佳实践发起

• 选择决议
  
  
  
  • 已深度使用 Flink 且需要精细控制 → Flink CDC
    
  • 需要简化配置和跨引擎能力 → SeaTunnel CDC
    
  
  
• 性能优化
  
  
  
  • 合理设置并行度
    
  • 配置适当的查抄点隔断
    
  • 监控并处理反压
    
  
  
• 运维管理
  
  
  
  • 建立完善的监控诉警
    
  • 实现数据质量查抄
    
  • 规划灾备策略
    
  
  

未来发展趋势

随着数据集成范畴的快速发展，Flink CDC 和 SeaTunnel CDC 都在不绝演进：

• Flink CDC 发展方向
  
  
  
  • 更丰富的数据源支持
    
  • 进一步提升 Exactly-Once 包管
    
  • 增强配置浅易性，弱化编码需求
    
  • 优化大规模数据处理性能
    
  
  
• SeaTunnel CDC 发展方向
  
  
  
  • 增强自研 Zeta 引擎能力
    
  • 扩展更多数据源支持
    
  • 提升跨引擎兼容性
    
  • 增强数据治理和元数据管理能力
    
  
  

无论选择哪种技能，CDC 作为实时数据集成的关键技能，都将在未来数据架构中扮演越来越重要的角色。随着两个项目标连续发展，用户将获得更加轻巧、高效的数据集成体验。
参考资料

• Flink CDC GitHub 仓库：https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors
  
• Apache SeaTunnel 官方网站：https://seatunnel.apache.org/
  
• SeaTunnel GitHub 仓库：https://github.com/apache/seatunnel
  
• Debezium 官方文档：https://debezium.io/documentation/
  

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