Flink CDC 实时数据集成方案
Flink CDC 是基于 Flink 的 Change Data Capture（CDC）技术，旨在提供实时数据集成方案。 CDC 技术主要面向数据库的变更，是用于捕获数据库中数据变更的技术。 Flink CDC 实现了全增量一体化读取的数据集成框架，配合 Flink 优秀的管道能力和丰富的上下游生态，能够高效实现海量数据的实时集成。
Flink CDC 的核心设计包括：
1. 增量快照框架：Flink CDC 采用增量快照框架，支持全增量一体化读取，避免了增量数据的丢失。
2. 无锁一致性切换：Flink CDC 采用无锁一致性切换机制，确保数据的一致性和实时性。
3. 自动切换资源自动释放：Flink CDC 支持自动切换资源自动释放，避免了资源的浪费。
4. 并行读取：Flink CDC 支持并行读取，提高了数据读取的效率。
Flink CDC 的技术优势包括：
1. 并行读取支持分布式读取，框架支持水平扩容。
2. 无锁读取避免对线上数据库加锁，对业务无侵入。
3. 全增量一体化全量和增量自动衔接，无需人工介入。
4. 生态支持原生支持 Flink 现有生态，用户开发部署成本低。
Flink CDC 的主要业务场景包括：
1. CDC 数据实时入湖入仓：Flink CDC 可以实时捕获数据库中的变化，并将其同步到湖仓中。
2. 表结构变更自动同步：Flink CDC 可以自动发现表结构的变化，并同步到湖仓中。
3. 整库同步：Flink CDC 可以同步整个数据库的数据到湖仓中。
Flink CDC 的技术挑战包括：
1. 数据规模大：Flink CDC 需要处理大量的数据，需要高效的处理机制。
2. 实时性要求高：Flink CDC 需要实时处理数据，需要快速的处理速度。
3. 表结构动态变化：Flink CDC 需要适应表结构的变化，需要灵活的处理机制。
Flink CDC 的解决方案包括：
1. Flink CDC / InLong：Flink CDC 可以与 InLong 一起使用，提供实时数据集成方案。
2. Canal / Debezium：Flink CDC 可以与 Canal / Debezium 一起使用，提供实时数据集成方案。
3. DataX / Sqoop：Flink CDC 可以与 DataX / Sqoop 一起使用，提供实时数据集成方案。
