分析&回答
什么是 CDC
CDC,Change Data Capture,变更数据获取的简称，使用CDC我们可以从数据库中获取已提交的更改并将这些更改发送到下游，供下游使用。这些变更可以包括INSERT,DELETE,UPDATE等。用户可以在以下的场景下使用CDC：
- 使用flink sql进行数据同步,可以将数据从一个数据同步到其他的地方，比如mysql、elasticsearch等。
- 可以在源数据库上实时的物化一个聚合视图
- 因为只是增量同步，所以可以实时的低延迟的同步数据
- 使用EventTime join 一个temporal表以便可以获取准确的结果
Flink 1.11 将这些changelog提取并转化为Table API和SQL，目前支持两种格式：Debezium和Canal，这就意味着源表不仅仅是append操作，而且还有upsert、delete操作。
Flink CDC 功能适用的一些场景：
- 数据库之间的增量数据同步
- 审计日志
- 数据库之上的实时物化视图
- 基于CDC的维表join
- …
Flink CDC使用方式
目前Flink支持两种内置的connector，PostgreSQL和mysql，接下来我们以mysql为例。
Flink 1.11仅支持Kafka作为现成的变更日志源和JSON编码的变更日志，而Avro（Debezium）和Protobuf（Canal）计划在将来的版本中使用。还计划支持MySQL二进制日志和Kafka压缩主题作为源，并将扩展日志支持扩展到批处理执行。
Flink CDC当作监听器获取增量变更 传统的实时链路如何实现业务数据的同步，我们以canal为例，传统业务数据实时同步会涉及到canal处理mysql的binlog然后同步到kafka，在通过计算引擎spark，flink或storm计算转化,再结果数据传输到第三方存储（hbase，es）如下图所示主要分为三个模块E(Extract) ,T(Transform), L(Load).可以看到涉及的组件很多，链路很长。我们可以直接Flink CDC消费数据库的增量日志，替代了原来作为数据采集层的canal，然后直接进行计算，经过计算之后，将计算结果 发送到下游。整体架构如下：
使用这种架构是好处有：
- 减少canal和kafka的维护成本，链路更短，延迟更低
- flink提供了exactly once语义
- 可以从指定position读取
- 去掉了kafka，减少了消息的存储成本
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