【Flink基础】-- Flink CDC介绍

Flink CDC是一种能够捕获数据库表中所有变更事件的连接器,避免了中间件如Kafka的需求。它支持多种数据库,并以其成熟的操作者、SQL模块,灵活的并行度调整,强大的状态后端,丰富的Source和Sink,以及庞大的社区支持成为优于Kafka Streams的选择。Flink CDC实现了Upsert Message结构,方便处理数据库表的增删改查操作。

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一、Flink CDC 是什么?

      2020年 Flink cdc 首次在 Flink forward 大会上官宣, 由 Jark Wu & Qingsheng Ren 两位大佬 介绍,原始 blog 点击链接。

      Flink CDC connector 可以捕获在一个或多个表中发生的所有变更。该模式通常有一个前记录和一个后记录。Flink CDC connector 可以直接在Flink中以非约束模式(流)使用,而不需要使用类似 kafka 之类的中间件中转数据。

另有一篇腾讯团队关于 Flink CDC 的介绍:

### 关于Flink 1.3.6 和 Flink-CDC 2.2 的集成与兼容性 对于 Flink 1.3.6 版本而言,其属于较早版本的 Apache Flink,在功能支持以及与其他工具的集成方面存在一定的局限性。具体到 Flink-CDC 2.2 集成时,需要注意以下几点: #### 1. **Flink CDC 的最低版本需求** Flink-CDC 是一个用于捕获变更数据并将其流式传输至下游系统的框架。然而,Flink-CDC 2.x 系列通常依赖更高版本的 Flink 运行环境(通常是 Flink 1.10 或以上)。由于 Flink 1.3.6 属于早期版本,可能无法满足 Flink-CDC 所需的核心库接口和 API 支持的要求[^2]。 #### 2. **Java SDK 兼容性问题** 正如提到的 Hadoop-JDK 兼容性矩阵所示,不同 Java 版本可能会引入不向后兼容的变化。如果运行环境中使用的 JDK 版本较高,则可能导致某些内部机制失效。因此,在尝试将 Flink 1.3.6 与 Flink-CDC 2.2 结合使用之前,应确认所选 JDK 是否能够适配这两个组件的需求[^1]。 #### 3. **API 差异引发的功能缺失** Flink 1.3.6 中的数据源定义方式、状态管理策略以及其他核心特性相较于后续版本有显著差异。而这些变化直接影响到了像 Flink-CDC 这样基于最新版设计开发的应用程序能否正常工作。例如,Flink-CDC 可能会利用 Table/SQL 接口来简化配置流程,但在旧版本中该部分尚未完善[^3]。 ```java // 示例代码展示如何通过Table API设置CDC连接器(仅适用于新版本) tableEnv.executeSql(""" CREATE TABLE mysql_binlog ( id BIGINT, name STRING, age INT, proc_time AS PROCTIME() ) WITH ( 'connector' = 'mysql-cdc', 'hostname' = 'localhost', 'port' = '3306', 'username' = 'root', 'password' = '', 'database-name' = 'test_db', 'table-name' = 'users' ) """); ``` 上述代码片段展示了现代 Flink 使用 MySQL Binlog Connector 设置表的方式,但此方法并不适合应用于非常老旧如 v1.3.x 的发行版上[^4]。 --- ### 总结建议 鉴于当前情况,强烈推荐升级基础架构中的主要软件包——即把 Flink 升级到至少 1.10+ 后再考虑接入最新的 Flink-CDC 功能模块。这样不仅可以获得更好的性能表现还能规避因跨代组合带来的潜在风险。
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