CDC 整合方案:MySQL > Flink CDC > Kafka > Hudi

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

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