Flink Oracle CDC Connector 2.3.0

“flink-1.13.6_cdc”指的是Apache Flink的1.13.6版本，专为Change Data Capture (CDC)设计。Apache Flink是一款流行的开源流处理框架，支持实时数据流处理。CDC技术用于捕获数据库中的变更事件，并将其传输到其他系统进行处理或存储。该资源包包含了部署Flink CDC环境所需的所有组件和配置，如Flink运行时、相关连接器及配置文件。子文件包括Flink MySQL CDC连接器的JAR文件（版本2.0.1）和Flink SQL Elasticsearch 7连接器的JAR文件。此外，还包含了Flink 1.13.6的二进制发行版，用

深入探讨 Flink CDC MongoDB 连接器的实现原理，并结合实际案例阐述其使用方法。 一、 原理剖析 Flink CDC MongoDB 连接器基于 MongoDB 的 Change Streams 特性实现数据捕获。连接器模拟 MongoDB 客户端，订阅目标集合的变更流，并将捕获的变更事件转换为 Flink 可处理的数据流。 关键机制： 变更流监听: 连接器持续监听 MongoDB 集合的变更流，实时获取插入、更新、删除等操作对应的变更事件。 事件解析与转换: 连接器解析捕获的变更事件，将其转换为包含操作类型、变更数据等信息的结构化数据。 Flink 集成: 连接器将转换后的

Apache Flink是一款流处理框架，专为实时数据处理和分析设计。它保证低延迟、高吞吐量和精确一次的状态一致性。Flink的关键特性包括流处理、批处理（作为特殊流处理情况）和事件时间处理。Connectors是Flink连接外部系统的关键组件，如数据库、消息队列或文件系统，用于数据的输入和输出。Flink Connector开发涉及Connector概述、Source Connector、Sink Connector、Stateful Processing、Event Time & Watermarks以及Exactly-once Semantics等方面。开发者可通过实现Flink提供的

CDC是Oracle在数据库层面实现的增量数据抽取解决方案，通过捕获变更数据来确保数据同步和一致性。

Flink CDC 助力海量数据实时同步与转换 Flink CDC 是一种基于 Flink 的变更数据捕获技术，能够实时捕获数据库中的数据变更，并将其转换成可供 Flink 处理的流数据。 Flink CDC 的优势: 低延迟： Flink CDC 能够以极低的延迟捕获数据变更，确保数据的实时性。 高吞吐： Flink CDC 能够处理海量数据变更，满足高吞吐的需求。 易用性： Flink CDC 提供了简单易用的 API，方便用户进行开发和维护。 应用场景： 实时数据仓库： 将数据库中的数据变更实时同步到数据仓库，实现数据仓库的实时更新。 实时数据分析： 基于 Flink CDC 捕获

Flink CDC 连接器 2.2 版本适配 Flink 1.14.2 该项目对 Flink CDC Connectors 2.2 版本进行了源码级别的修改，使其能够兼容 Flink 1.14.2 版本，并针对 MySQL 数据库进行了优化，以提升数据采集的性能和稳定性。 优化内容包括：* 修复了 Flink 1.14.2 版本兼容性问题* 提升了 MySQL CDC 数据采集的效率* 增强了连接器的稳定性 使用方式：1. 下载修改后的源码2. 编译打包3. 将生成的 JAR 包添加到 Flink 项目中4. 配置并使用 Flink MySQL CDC 连接器

这是一个名为flink-sql-connector-mysql-cdc-1.1.1.jar的Java库，用于Apache Flink的SQL连接，特别设计用于捕获和处理MySQL的变更数据（CDC）。该库支持实时数据管道和流处理应用。

Scala 2.11版本flink连接Kafka 1.13.6版本的jar包。

在数据处理领域，最常用的ETL增量数据处理方式有三种： 时间戳 日志对比(CDC) 全面数据对比 其中，时间戳是目前应用最广泛的方式，而在Oracle中提供了两种主要的ETL方案，分别是物化视图(Materialized View)和CDC组件（Change Data Capture）。 CDC特性是在Oracle9i数据库中引入的，帮助用户识别自上次提取以来发生变化的数据。通过CDC，在对源表进行INSERT、UPDATE或DELETE等操作时，可以同时提取数据，并将变化的数据保存在数据库的变化表中。这样，变化的数据可以通过数据库视图的方式，以一种可控的方式提供给目标系统。 这种方式非常