Flink CDC 5种启动模式详解：Initial、Specific Offset、Latest Offset、Ea ...

Apache Flink 的 Change Data Capture (CDC) 功能允许用户构建数据管道，以捕获和处置惩罚来自数据库的更改。当使用 CDC 毗连器（如 MySQL CDC 或 PostgreSQL CDC）创建一个 Flink CDC 作业时，可以指定差别的启动模式来控制如何开始读取变更日记。以下是几种常见的启动模式及其特性：

• Initial (初始全量加载 + 增量更新)
  
  
  
  • 在这种模式下，Flink CDC 会首先进行一次快照读取，即从源数据库中读取所有现有数据（全量加载）。一旦全量加载完成，它将切换到增量更新模式，继续监听并处置惩罚之后发生的任何更改。
    
  • 这种模式适合初次同步或者必要确保数据完备性的场景。
    
  
  
• Specific Offset (特定偏移量)
  
  
  
  • 用户可以通过提供特定的日记文件名和位置（offset），让 Flink CDC 从停止的地方继续读取。这对于恢复因故障而停止的使命非常有用。
    
  • 它要求你确切知道上一次成功处置惩罚的位置，这通常是在使命失败或手动制止后记录下来的。
    
  
  
• Latest Offset (最新偏移量)
  
  
  
  • 此模式会让 Flink CDC 从最新的日记位置开始读取，意味着它只会捕获自配置此模式以来的所有新变更，不会包罗任何历史数据。
    
  • 这对于只必要关注最近变化的应用程序来说是抱负的，因为它制止了不必要的全量扫描。
    
  
  
• Earliest Offset (最早偏移量)
  
  
  
  • 类似于 Initial 模式，但差别之处在于它不会实行全量加载，而是直接从最早的可用日记位置开始读取变更日记。
    
  • 如果想要从尽可能早的时间点开始获取变更而不关心当前状态，则可以选择此模式。
    
  
  
• Timestamp (时间戳)
  
  
  
  • 有些 CDC 毗连器支持根据时间戳来定义起始点。这意味着你可以指定一个已往的时间点，Flink CDC 将实验找到最接近该时间点的日记位置，并从此处开始读取。
    
  • 这对于必要基于某个详细时间点的数据快照的应用场景很有帮助。
    
  
  

每种启动模式都有其适用的场景，选择哪种取决于你的业务需求以及对数据同等性和完备性要求。比方，在初次设置数据管道时可能更倾向于使用 Initial 模式；而在日常操作中，如果希望最小化延迟并且只关心最新的变更，那么 Latest Offset 可能更适合。

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。