CDC

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 Connector for Oracle 2.3.0

这份 IBM CDC 复制指南提供了关于 CDC 复制的全面指导，内容清晰易懂，适合希望学习和应用 CDC 技术的用户参考。

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首先，在数据库级别启用CDC功能的步骤是执行以下命令：EXEC sys.sp_cdc_enable_db。执行完这个命令后，系统表中将会添加6个表格，用于CDC功能的管理。

这份资料涵盖了IBM InfoSphere CDC for DB2 LUW的详细信息，为用户提供使用指导和技术支持。

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: 连接器将转换后的数据流传输至 Flink，供后续处理和分析。 二、 应用实践 场景示例: 实时同步 MongoDB 数据至 Elasticsearch，构建实时数据分析平台。 步骤概述: 引入依赖: 在 Flink 项目中添加 Flink CDC MongoDB 连接器依赖。 配置连接器: 配置 MongoDB 连接信息、目标集合、数据类型映射等参数。 定义数据流: 使用 Flink API 创建数据流，并使用连接器读取 MongoDB 变更数据。 数据处理与写入: 对读取的数据流进行清洗、转换等操作，并将结果写入 Elasticsearch。 三、 总结 Flink CDC MongoDB 连接器为实时捕获和处理 MongoDB 数据提供了高效便捷的解决方案。通过理解其工作原理和掌握基本使用方法，开发者可以轻松构建实时数据管道，满足多样化的数据处理需求。

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

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 捕获的数据变更进行实时数据分析，获得业务洞察。 数据管道： 将数据变更实时同步到其他系统，构建实时数据管道。 总结： Flink CDC 为海量数据的实时同步和转换提供了一种高效、可靠的解决方案，能够满足各种实时数据处理的需求。

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。