本文共 2827 字,大约阅读时间需要 9 分钟。
广义的概念上,能够捕获数据变更的技术可以被称为 CDC(Change Data Capture)。CDC 技术主要用于数据库中的数据变更捕获,常见的应用场景包括数据同步、数据分发以及数据采集等。目前市场上的 CDC 技术方案可以分为两大类:基于查询的 CDC 和基于日志的 CDC。前者优点简单,依赖批处理,存在数据一致性和实时性问题;后者虽然实现复杂,但能够支持实时消费和流式处理。
与现有的开源方案如 Debezium、DataX、Canal 等相比,Flink CDC 在功能和架构上有显著优势。Flink CDC 支持全量和增量一体化同步、断点续传、分布式架构以及事务处理等特性,生态系统兼容性强,能够更好地满足海量数据集成的需求。
传统的数据入仓架构主要有以下两种模式:
架构1.0:通过 DataX、Sqoop 等工具从业务数据库(如 MySQL)进行全量同步,数据写入 HDFS 后再导入 Hive 构建离线数仓。这种方式在业务数据库上会导致高延迟和性能瓶颈,尤其是在大数据规模下,拉取数据的效率极低。
架构2.0:采用 Lambda 架构,分离全量数据和增量数据两条链路。全量数据仍用 DataX 或 Sqoop 同期同步,而增量数据通过 Canal 或 Debezium 导入 Kafka,再定期回流到 HDFS 中进行合并。这种架构虽然解决了部分延迟问题,但链路复杂、组件多,维护成本高,且无法实现实时同步。
此外,传统 ETL 工具(如 Debezium、Canal 等)在处理海量数据时存在性能瓶颈,尤其是单并发模型和锁机制导致吞吐量受限,难以应对大规模数据同步需求。
Flink CDC 是一款新一代的数据集成框架,通过创新的技术手段显著提升了海量数据集成的效率。以下是其核心技术和优势分析:
Flink CDC 的核心是增量快照读取算法。相比于传统的 CDC 工具(如 Debezium),Flink CDC 引入了无锁算法和并发读取机制,能够在不影响数据库性能的前提下实现高效数据同步。
主要优势:
Flink CDC 还支持多种数据源,包括关系型数据库(如 MySQL、PostgreSQL)、云数据库(如 OceanBase、PolarDB-X)以及非关系型数据库(如 MongoDB)。其独特的增量快照框架能够将全量数据和增量数据无缝衔接,无需用户手动切换模式。
Flink CDC 适用于多种复杂场景:
异构数据源集成:支持 MySQL、PostgreSQL 等多种数据库的连接,通过 Streaming Join 实现异构数据源的融合。用户只需编写少量 SQL 即可完成复杂的实时数据处理。
分库分表集成:支持分库分表方案下的数据同步,通过 Flink SQL 实现简单高效的数据迁移。例如,分库分表的 MySQL 数据可以直接同步到 Hudi 或 Iceberg 存储。
与 Flink 生态的深度结合:Flink CDC 提供 SQL API 和 DataStream API 两种接口,用户可根据需求选择合适的方式进行数据处理。SQL API 适合 BI 和分析师使用,而 DataStream API 则适合具备一定开发能力的用户进行数据分发和整库同步。
作为一个开源项目,Flink CDC 遵循 Apache Licence 2.0协议,用户可以免费使用和修改。过去一年中,Flink CDC 发布了 2.0、2.1、2.2 等版本,社区贡献者已达 35 人,提交数超过 120 个。每个版本都带来了显著的改进:
Flink CDC 提供完善的文档支持,包括入门指南和 FAQ 手册(中英文双语),帮助用户快速上手。用户可以通过 Docker 容器体验 Flink CDC 的功能,无需依赖任何第三方工具。
社区活跃度高,GitHub star 数在 2021 年增加了 300%,用户可以通过钉钉群(4700+成员)与其他开发者交流。Flink CDC 的发展潜力巨大,欢迎更多技术爱好者加入社区贡献。
Q1:全量数据同步阶段对数据库是否有压力?
A1:全量阶段主要对数据库造成查询压力。Flink CDC 的查询基于索引优化,压力相对较小。社区正在调研限流方案以进一步优化。
Q2:是否只支持全量同步?
A2:目前 Flink CDC 不支持单独的全量同步。社区正在研究满足单独全量同步需求的方案。
Q3:能捕获动态 DDL 吗?
A3:Flink CDC 支持同步 DDL 信息,DataStream API 可以拉取 DDL 数据进行处理,确保 DDL 输出的顺序性。
Q4:License 会变吗?
A4:目前 License 不会变动,未来可能纳入 Flink Extended 项目,具体时间需与 Flink 社区协商。
Q5:全量同步阶段,数据漏斗进入内存合并增量 Binlog,是否存在 OOM风险?
A5:Flink CDC 对数据进行切片处理,切片大小可配置,默认为 8000 条记录。该过程短暂,数据合并完成后会立即发送,降低了 OOM风险。
Q6:Flink CDC 能够保证数据质量吗?
A6:Flink CDC 支持 exactly once 模式,既不会多发也不会少发,保证数据质量。
Q7:Flink CDC 是否适合生产化开箱即用?
A7:Flink CDC 目前不考虑生产化开箱即用,主要作为平台工具。用户可以通过开箱即用方案快速上手。
Q8:如果有物理删除 Binlog 行为,Flink CDC 怎么处理?
A8:用户需确保物理删除 Binlog 的操作完成在 CDC 同步的点位之前。如果未完成同步的 Binlog,Flink CDC 无法处理这种删除行为。
转载地址:http://qcrfk.baihongyu.com/