实时捕获数据库变革的流式框架Flink CDC

Flink CDC 介绍

Flink CDC 是 Apache Flink 提供的一个流式数据集成框架，用于实时捕获和处理数据库中的数据变更。它通过读取数据库的日记（如 MySQL 的 Binlog、PostgreSQL 的 WAL 等），实现全量和增量数据的实时同步。
核心功能

• 全量 + 增量同步：Flink CDC 支持从数据库中读取历史数据，并自动切换到增量捕获模式，确保数据的完整性和实时性。
  
• Schema Evolution：自动处理表结构变更，支持在不重启作业的情况下将上游的 DDL 变更同步到下游。
  
• 低延迟流式处理：以流式方式运行，提供亚秒级的端到端延迟，实用于实时数据同步场景。
  
• 数据转换与预处理：支持数据转换操作（如列投影、过滤、计算列等），并提供丰富的内置函数。
  
• 高可用性：依托 Flink 的 HA 机制（如 ZooKeeper 或 Kubernetes），确保体系的高可用性。
  

最新特性（3.0 版本）

• YAML API：引入了基于 YAML 的配置方式，用户可以通过 YAML 文件定义数据集成流程，包括数据摄取、转换、路由和写入。
  
• 独立流式数据集成框架：Flink CDC 3.0 被捐赠至 Apache 软件基金会，成为一个独立的流式数据集成框架。
  
• 加强的生态体系集成：支持直接写入 Kafka 等下游体系，无需额外摆设 Debezium 或 Canal。
  

摆设方式

Flink CDC 可以在多种环境中摆设，包括独立集群、YARN 或 Kubernetes。以下是基于 Flink on YARN 的摆设步调：

• 环境准备：
  
  
  
  • 安装 JDK、Maven 和 Hadoop。
    
  • 下载并配置 Flink。
    
  • Mysql数据库设置（设置时区）
    
  
  

• 配置 Flink 集群：
  
  
  
  • 编辑 flink-conf.yaml 和 yarn-site.xml 文件。
    
  
  
• 提交 Flink 作业：
  
  
  
  • 使用 Flink CLI 提交作业，例如从 PostgreSQL 捕获数据并打印到控制台。
    
  
  

可以参考视频配置Flink CDC+kafka+mysql完成数据实时监听：
【IT老齐575】极简代码Flink CDC监听MySQL变革投递至Kafka分发_哔哩哔哩_bilibili
这个案例基于flink1.19.0版本，干系的pom配置如下：

使用场景

• 实时数据同步：将数据库变更实时同步到消息队列（如 Kafka）或数据仓库。
  
• 数据入湖入仓：支持将数据实时同步到数据湖或数据仓库，满足实时分析需求。
  
• 微服务集成：为微服务架构提供实时数据共享和同步。
  

总结

Flink CDC 是一个功能强大的分布式数据集成工具，特别适合必要低延迟、高可用性和灵活数据处理的实时数据同步场景。其最新的 3.0 版本通过引入 YAML API 和加强的生态体系集成，进一步提升了易用性和灵活性。

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