新特性,可以替代Canal的数据同步方案—Flink-CDC

本文介绍了CDC(变更数据获取)的概念,对比了基于查询和基于Binlog两种方式,并重点讲解了Flink CDC Connectors如何从MySQL等数据库获取全量和增量数据。通过实例操作,展示了使用Flink DataStream和Flink SQL方式应用CDC的步骤,包括依赖配置、代码编写、测试以及如何处理Savepoint。

一、CDC简介

CDC是Change Data Capture(变更数据获取)的简称。核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据或数据表的插入、更新以及删除等),将这些变更按发生的顺序完整记录下来,写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。

CDC主要分为基于查询和基于Binlog两种方式,我们主要了解一下这两种之间的区别:

Flink社区开发了 flink-cdc-connectors 组件,这是一个可以直接从 MySQL、PostgreSQL等数据库直接读取全量数据和增量变更数据的 source 组件。大数据培训目前也已开源,开源地址:https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors

二、Flink DataStream方式应用的案例实操

1. 在pom.xml中增加如下依赖

<dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId>        <artifactId>flink-java</artifactId>        <version>1.12.0</version>    </dependency>
    <dependency>        
    <groupId>org.apache.flink</groupId>        
    <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId>        
    <version>1.12.0</version>    
    </dependency>
    <dependency>        
    <groupId>org.apache.flink</groupId>        
    <artifactId>flink-clients_2.12</artifactId>        
    <version>1.12.0</version>    
    </dependency>
    <dependency>        
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>        
    <artifactId>hadoop-client</artifactId>        
    <version>3.1.3</version>    
    </dependency>
    <dependency>        
    <groupId>mysql</groupId>        
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>        
    <version>5.1.49</version>    
    </dependency>
    <dependency>        
    <groupId>com.alibaba.ververica</groupId>        
    <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>        
    <version>1.2.0</version>    
    </dependency> 
    <dependency>        
    <groupId>com.alibaba</groupId>        
    <artifactId>fastjson</artifactId>        
    <version>1.2.75</version> 
    </dependency>
    </dependencies> 
    <build>    
    <plugins>        
    <plugin>  
    <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>   
    <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>  
    <version>3.0.0</version>
    <configuration>
   
<think>好的,用户想了解Flink CDC的工作原理和架构图。首先,我需要回忆一下Flink CDC的基本概念和相关引用内容。根据提供的引用,Flink CDC是基于数据库日志的CDC技术,使用Flink的管道能力和上下游生态来实现实时数据集成。引用[1]提到它高效处理海量数据,引用[3]说明它通过处理binlog来同步MySQL数据,而引用[4]指出Flink CDC内置了Debezium和Kafka组件,但用户无需关心这些细节。 接下来,我需要整理Flink CDC的工作原理。用户可能想知道数据是如何从源数据库获取并传输到下游的。根据引用[4],Flink CDC直接从数据库获取binlog,下游进行业务计算。内置的Debezium负责解析日志,可能替代了传统架构中的Kafka,因此链路更短。需要解释这个过程,包括日志抓取、转换和Flink的处理流程。 然后是架构图部分。传统CDC架构可能涉及多个组件,比如Canal、Kafka、Flink Job等,而Flink CDC的架构更简洁,通过Connector API直接接入,减少中间环节。需要对比传统架构和Flink CDC的架构差异,强调其简化流程的优势。 用户可能还会关心核心技术,比如无锁读取、全量增量一体化同步,这些在引用[3]和[4]中有提到。需要分点说明这些技术点,并解释它们如何提升效率和降低复杂性。 最后,确保回答结构清晰,先讲原理,再展示架构图,接着核心技术,可能还要总结优势。同时,生成的相关问题要围绕工作原理、对比传统方法、组件作用、核心技术等,帮助用户深入理解。 需要检查是否所有行内公式用了$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题可能不涉及数学公式,但如果有涉及的地方需要注意。同时确保引用标识正确,例如[^1]、[^4]等,自然地添加在引用内容末尾。</think>### Flink CDC 工作原理与架构解析 #### 一、Flink CDC 工作原理 Flink CDC 的核心是基于数据库的**日志变更捕获(Change Data Capture, CDC)**技术,通过解析数据库的二进制日志(如 MySQL 的 binlog、PostgreSQL 的 WAL)实现实时数据同步。其工作流程如下: 1. **日志抓取与解析**:Flink CDC Connector 直接连接数据库日志,通过内置的 Debezium 引擎解析日志内容。 2. **数据转换**:将解析后的日志事件(如 INSERT/UPDATE/DELETE)转换为 Flink 的流式数据(`DataStream` 或 `Table` 格式)。 3. **流处理与传输**:利用 Flink 的分布式计算能力,对数据进行实时处理(如过滤、聚合)后输出到下游系统(如数据湖、数据仓库或消息队列)[^1]。 #### 二、Flink CDC 架构图与对比 ##### 1. 传统 CDC 架构 传统方案通常需要多组件协作,链路复杂: ``` 数据库Canal(日志解析) → Kafka(消息队列) → Flink Job(ETL处理) → 目标存储 ``` - **痛点**:组件多、运维成本高、延迟增加。 ##### 2. Flink CDC 架构 Flink CDC 通过内置组件简化流程: ``` 数据库Flink CDC Connector(集成 Debezium) → Flink 流处理引擎 → 目标存储 ``` - **优势**:组件整合(Debezium + Kafka 功能内嵌)、端到端低延迟、开发复杂度降低[^4]。 #### 三、核心技术解析 1. **无锁读取**:通过数据库日志解析实现非侵入式数据同步,避免对源库加锁[^3]。 2. **全量+增量一体化同步**:先全量拉取历史数据,再无缝切换至增量日志监听,保障数据一致性[^1]。 3. **存储友好写入**:支持自动合并小文件、幂等写入等特性,适配 Hudi/Iceberg/Paimon 等数据湖格式[^2]。 #### 四、总结 Flink CDC 通过**内置日志解析引擎**和**Flink 流处理能力**,实现了高效的实时数据集成。其架构简化了传统多组件协作模式,降低了开发和运维成本,适用于数据湖仓建设、实时数仓等场景[^2][^3]。 ---
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