学校网站建设管理,采招网是怎样做的网站,江苏省建设档案网站,汽车之家网站是谁做的继上一篇 《CDC 整合方案：MySQL ＞ Kafka Connect + Schema Registry + Avro ＞ Kafka ＞ Hudi》 讨论了一种典型的 CDC 集成方案后，本文，我们改用 Flink CDC 完成同样的 CDC 数据入湖任务。与上一个方案有所不同的是：借助现有的 Flink 环境，我们可以直接使用 Flink CDC 从…继上一篇 《CDC 整合方案：MySQL ＞ Kafka Connect + Schema Registry + Avro ＞ Kafka ＞ Hudi》 讨论了一种典型的 CDC 集成方案后，本文，我们改用 Flink CDC 完成同样的 CDC 数据入湖任务。与上一个方案有所不同的是：借助现有的 Flink 环境，我们可以直接使用 Flink CDC 从源头数据库接入数据，所以这是一个完整的端到端的解决方案，而上一篇文章我们省略了搭建 Kafka Connect + Debezium MySQL Connector 采集 CDC 数据的环节，因为这部分操作确实很复杂，很难在一篇文章中详细展开，这也说明了使用 Flink CDC 的一个优势，那就是：Flink CDC 在应用和架构上确实要比 Kafka Connect + Debezium MySQL Connector 的组合简单很多，如果你需要，甚至可以跳过 Kafka 直接将数据落到数据湖上。
1. 环境准备 本文依旧使用 Debezium 官方提供的一个 MySQL Docker镜像，构建操作可参考其 官方文档，使用的是其内置的 inventory 数据库#x
