一. 前言

Flink CDC（Change Data Capture）是 Apache Flink 提供的一个功能强大的组件，用于实时捕获和处理数据库中的数据变更。

官方文档 @ Apache Flink CDC |Apache Flink CDC

宏观概念入门 :

简单聊一聊趋势 ：

常见的方式包括通过 DataX 实现全量同步后 ，再通过 Canal 实现对应的增量同步。这种方式并没有太大的问题 ，性能方面和操作方式都不难，最大的问题可能就是 ： 全量和增量需要分开处理

而 Flink 我认为它的最大好处在于可以同时集成增量和全量，且适配的上下游比较多（生态好，功能多）.

而在我个人的设计中 ，轻量级的 MySQL 数据同步用 Canal 足够了。 而实时计算要求更高的复杂营销，统计我会考虑 Flink。

生态快速一览（数据同步类型） ：

当然除了数据同步 ，Flink 还支持机器学习 ， CEP 等高级用法

最后的最后聊一下应用场景 ：

就像上文说的 ，功能上包括 ： 数据同步 ， 数据分发 ，数据集成。 而在实践上面就可以分为 ： 报表分析 ，实时大屏 ， 数据应用 ，实时营销等一些具体的场景了

二. 基础使用流程2.1 使用方式2.2 关于版本的选择

Flink CDC 最难的点不在代码上， 而在于版本如何确定。

// Flink CDC 参考
- Flink 1.15.x 对应 flink-connector-mysql-cdc 2.4.x
- Flink 1.14.x 对应 flink-connector-mysql-cdc 2.3.x
- Flink 1.13.x 对应 flink-connector-mysql-cdc 2.2.x
- Flink 1.12.x 对应 flink-connector-mysql-cdc 1.4.x

三. 上手流程3.1 Maven 依赖

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