本文详细介绍了如何利用 Flink CDC 技术从关系型数据库（如 Oracle）中捕获数据变化，并将其转化为实时数据流，实现实时数据流入数据湖。文章涵盖环境准备、Flink CDC Job 创建、编译运行，以及数据流入湖后的处理和分析，提供源代码示例，帮助读者理解如何结合 Flink 实现高效、可靠的数据流入。
在大数据时代，数据湖成为了存储和处理海量数据的重要组件。而实时数据流入湖则是构建实时数据分析和应用的关键步骤之一。本文将介绍如何使用 Flink CDC（Change Data Capture）技术来实现实时数据流入湖，并提供相应的源代码示例。
一、什么是 Flink CDC？
Flink CDC 是 Apache Flink 生态系统中的一个组件，用于从关系型数据库中捕获数据的变化，并将其转化为实时的数据流。它可以监控数据库中的数据插入、更新和删除操作，并将这些操作解析成 Flink 的数据流，以便进一步处理和分析。
二、构建实时数据流入湖的步骤
- 准备环境
首先，我们需要搭建 Flink 和相应的数据库环境。确保已经正确安装和配置了 Flink 和目标数据库（例如 MySQL）。
正确安装和配置了 Flink 和目标数据库（例如 MySQL）。
- 创建 Flink CDC Job
接下来，我们需要正确安装和配置了 Flink 和目标数据库（例如 MySQL）。
- 创建 Flink CDC Job
接下来，我们需要创建一个 Flink CDC Job，用于捕正确安装和配置了 Flink 和目标数据库（例如 MySQL）。
- 创建 Flink CDC Job
接下来，我们需要创建一个 Flink CDC Job，用于捕获数据库的变化并将其正确安装和配置了 Flink 和目标数据库（例如 MySQL）。
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