Flink Oracle CDC Connector 2.3.0

Flink CDC 用起来还是蛮方便的，尤其是 Postgres 数据同步的部分。flink-sql-connector-postgres-cdc-1.2.0.jar这个包其实挺，适合大规模数据的实时同步。你可以用它来将 Postgres 数据库的数据变化实时同步到 Flink，这样做数据就更高效了。如果你之前在做数据同步的工作，应该会觉得它真的挺好用的。需要注意的是，这个包是 2021 年版本的，所以你在使用时要确保 Flink 版本兼容哦。整体上，它能帮你减少多同步上的麻烦，提升系统的实时性。哦，如果你需要其他数据库的 CDC 同步，可以看看其他连接器。比如 MySQL、MongoDB、H

“flink-1.13.6_cdc”指的是Apache Flink的1.13.6版本，专为Change Data Capture (CDC)设计。Apache Flink是一款流行的开源流处理框架，支持实时数据流处理。CDC技术用于捕获数据库中的变更事件，并将其传输到其他系统进行处理或存储。该资源包包含了部署Flink CDC环境所需的所有组件和配置，如Flink运行时、相关连接器及配置文件。子文件包括Flink MySQL CDC连接器的JAR文件（版本2.0.1）和Flink SQL Elasticsearch 7连接器的JAR文件。此外，还包含了Flink 1.13.6的二进制发行版，用

Flink 的 1.14.4 版jdbc connector，兼容性不错，用起来也挺稳定的，尤其你在跑老项目时会顺手。对接MySQL、Oracle都没啥大问题，响应快，容错也做得还行。配合CDH6.3用效果还蛮稳，部署简单，拿来就能跑。你如果项目里还在用Scala 2.11或者2.12，也不用太担心，兼容性这块官方早就给你兜住了。想直接下载的可以去看一下Apache Flink 1.14.4 (Scala 2.12)这个版本，还挺全的。如果你想在CDH上集成，那就推荐你去这儿瞅瞅：CDH6.3.2 集成 Flink1.14.4，配置步骤都写得清楚。另外，有时候你还得配个MySQL JDBC驱动

Flink CDC 在京东的探索与实践，挺值得一看。如果你对实时数据有兴趣，Flink CDC 的应用场景和优化实践能给你多启发。它被广泛应用于京东的核心业务，比如订单交易、商智黄金眼、实时风控等。通过实时捕获和数据库中的增量数据，Flink CDC 实现了数据的高效分发和。比如，京东自研的 Fregata 系统能自动感知数据库变更，支持多种操作和告警能力，适合大规模数据场景。Flink CDC 在技术架构上的布局也全面，从 MySQL、Hive、ElasticSearch 到 Iceberg 等组件都涉及其中，支持多样化的数据流和高可用性设计。如果你想深入了解如何进行增量数据以及如何优化 F

Flink CDC 助力海量数据实时同步与转换 Flink CDC 是一种基于 Flink 的变更数据捕获技术，能够实时捕获数据库中的数据变更，并将其转换成可供 Flink 处理的流数据。 Flink CDC 的优势: 低延迟： Flink CDC 能够以极低的延迟捕获数据变更，确保数据的实时性。 高吞吐： Flink CDC 能够处理海量数据变更，满足高吞吐的需求。 易用性： Flink CDC 提供了简单易用的 API，方便用户进行开发和维护。 应用场景： 实时数据仓库： 将数据库中的数据变更实时同步到数据仓库，实现数据仓库的实时更新。 实时数据分析： 基于 Flink CDC 捕获

CDC是Oracle在数据库层面实现的增量数据抽取解决方案，通过捕获变更数据来确保数据同步和一致性。

Apache Flink是一款流处理框架，专为实时数据处理和分析设计。它保证低延迟、高吞吐量和精确一次的状态一致性。Flink的关键特性包括流处理、批处理（作为特殊流处理情况）和事件时间处理。Connectors是Flink连接外部系统的关键组件，如数据库、消息队列或文件系统，用于数据的输入和输出。Flink Connector开发涉及Connector概述、Source Connector、Sink Connector、Stateful Processing、Event Time & Watermarks以及Exactly-once Semantics等方面。开发者可通过实现Flink提供的

深入探讨 Flink CDC MongoDB 连接器的实现原理，并结合实际案例阐述其使用方法。 一、 原理剖析 Flink CDC MongoDB 连接器基于 MongoDB 的 Change Streams 特性实现数据捕获。连接器模拟 MongoDB 客户端，订阅目标集合的变更流，并将捕获的变更事件转换为 Flink 可处理的数据流。 关键机制： 变更流监听: 连接器持续监听 MongoDB 集合的变更流，实时获取插入、更新、删除等操作对应的变更事件。 事件解析与转换: 连接器解析捕获的变更事件，将其转换为包含操作类型、变更数据等信息的结构化数据。 Flink 集成: 连接器将转换后的

这是一个名为flink-sql-connector-mysql-cdc-1.1.1.jar的Java库，用于Apache Flink的SQL连接，特别设计用于捕获和处理MySQL的变更数据（CDC）。该库支持实时数据管道和流处理应用。