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    Flink_CDC搭建及简单使用

    1.CDC简介:

    CDC (Change Data Capture) ,在广义的概念上,只要能捕获数据变更的技术,都可以称为 CDC 。但通常我们说的CDC 技术主要面向数据库(包括常见的mysql,Oracle, MongoDB等)的变更,是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。

    目前市面上的CDC技术非常多,常见的主要包括Flink CDC,DataX,Canal,Sqoop,Kettle,Oracle Goldengate,Debezium等。DataX,Sqoop和kettle的CDC实现技术主要是基于查询的方式实现的,通过离线调度查询作业,实现批处理请求。这种作业方式无法保证数据的一致性,实时性也较差。Flink CDC,Canal,Debezium和Oracle Goldengate是基于日志的CDC技术。这种技术,利用流处理的方式,实时处理日志数据,保证了数据的一致性,为其他服务提供了实时数据。

    2.Flink_CDC简介:

    目前公司主要是通过canal监控mysql的binlog日志,然后将日志数据实时发送到kafka中,通过flink程序,将日志数据实时下发到其他服务中。这种方式,数据链路长,实时性效果较差,运维也比较复杂。

    Flink_CDC技术的出现,解决了传统数据库实时同步的痛点。Flink_CDC通过伪装成msql的slave节点,实时读取master节点全量和增量数据,它能够捕获所有数据的变化,捕获完整的变更记录,无需像查询CDC那样

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    学习笔记:引用
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/m0_67402564/article/details/126801742
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