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实战笔记：Spring Boot 结合 Flink CDC 与 Iceberg 落地实时数据湖最近带团队重构公司的数据底座，把以前那套“Canal + Kafka + Flink + Hive”的老古董换成了“Flink CDC + Iceberg”的实时数据湖。过程中踩了不少坑，也摸索出一些最佳实践。这篇文章不讲虚的，直接从一线开发的视角，聊聊怎么用 Spring Boot 做管控基座，把 Flink CDC 和 Iceberg 串起来，搞定流式 ETL、Schema 自动演进和 Exactly-Once。

Flink CDC 做SQL Server → StarRocks 的全量 + 增量同步对源数据库的压力分析Flink CDC 做 SQL Server → StarRocks 的全量 + 增量同步，对 SQL Server 一定会产生压力。但压力大小取决于：

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放弃Canal后，我们用Flink CDC实现了99.99%的数据一致性对数据的实时性要求越来越高。传统的离线数仓（T+1）已无法满足业务对秒级响应的需求，而实时数仓和数据湖（Data Lake）架构正成为主流。然而，如何将业务数据库中的变更数据（Insert/Update/Delete）低延迟、高可靠、无侵入地同步到下游系统，一直是构建实时链路的关键挑战。

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Flink CDC系列之：Kafka JSON 序列化器JsonSerializationSchema这是一个 JSON 序列化器，负责将 Flink CDC 事件转换为 JSON 格式的数据。类概述这个类实现了 Flink 的 SerializationSchema 接口，专门用于将 CDC 事件序列化为 JSON 格式的字节数组。

如何解决Flink CDC同步时间类型字段8小时时间差的问题，以MySQL为例在使用Flink CDC进行数据同步时，默认情况下经常会遇到时间类型的字段与实际值相差8个小时的问题。本文以MySQL为例提供解决方案，其他数据源也可以参考这类实现。

Flink CDC支持Oracle RAC架构CDB+PDB模式的实时数据同步吗，可以上生产环境吗众所周知，Flink CDC是一个流数据集成工具，支持多种数据源的实时数据同步，包括大家所熟知的MySQL，MongoDB等。原本是作为Flink的子项目运行，后来捐献给Apache基金会，底层实现比较依赖于Flink生态。具体到数据同步底层实现则相对比较依赖于Debezium。

企业数据孤岛如何破在数字化转型的浪潮中，企业数据的价值正从“事后分析”向“实时驱动”快速迁移。企业需要快速、高效地将分散在不同系统中的数据整合起来，以支持实时分析和业务决策。诚然，企业数据对于企业来说，无异于是血液对于人体的关系，企业数据的实时分析，在现在瞬息万变的市场环境下，将能为企业提供强有力的决策支撑。

Flink CDC实时同步mysql数据官方参考资料：https://nightlies.apache.org/flink/flink-cdc-docs-master/zh/docs/connectors/flink-sources/mysql-cdc/

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Flink CDC系列之：调研应用Flink CDC将 ELT 从 MySQL 流式传输到 StarRocks方案本教程将展示如何使用 Flink CDC 快速构建从 MySQL 到 StarRocks 的 Streaming ELT 作业，包括同步一个数据库的所有表、模式变更演变和将分片表同步到一张表的功能。本教程中的所有练习都在 Flink CDC CLI 中执行，整个过程使用标准 SQL 语法，无需一行 Java/Scala 代码或 IDE 安装。

Flink1.18 同步 MySQL 到 Doris使用Apache Flink实现数据同步的ETL（抽取、转换、加载）过程通常涉及从源系统（如数据库、消息队列或文件）中抽取数据，进行必要的转换，然后将数据加载到目标系统（如另一个数据库或数据仓库）。在这里，我们将展示如何使用Apache Flink来实现一个从MySQL或Oracle数据库抽取数据并同步到另一个Doris数据库的ETL过程。

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Flink CDC详解CDC 的全称是 Change Data Capture ，在广义的概念上，只要是能捕获数据变更的技术，我们都可以称之为 CDC 。目前通常描述的 CDC 技术主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。

MySQL到Doris的StreamingETL实现（Flink CDC 3.0）1）安装FlinkCDC2）拖入MySQL以及Doris依赖包将flink-cdc-pipeline-connector-doris-3.0.0.jar以及flink-cdc-pipeline-connector-mysql-3.0.0.jar防止在FlinkCDC的lib目录下

【大数据面试题】014 Flink CDC 用过吗，请简要描述一步一个脚印，一天一道面试题。Flink CDC 的全称是 Change Data Capture（变更数据捕获）每一项技术的诞生都是为了解决某个问题，某个痛点。而 Flink CDC 的诞生就是为了解决在读取，监控 MySQL 这样的数据库时，不会因为读取数据库，对数据库本身造成压力，影响性能。同时，保证了数据源的准确，正确。

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60、Flink CDC 入门介绍及Streaming ELT示例（同步Mysql数据库数据到Elasticsearch）-完整版一、Flink 专栏Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink 部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。

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37、Flink 的CDC 格式：debezium部署以及mysql示例（1）-debezium的部署与示例一、Flink 专栏Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink 部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。

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38、Flink 的CDC 格式：canal部署以及示例一、Flink 专栏Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink 部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。

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【大数据】基于 Flink CDC 构建 MySQL 和 Postgres 的 Streaming ETL这篇教程将展示如何基于 Flink CDC 快速构建 MySQL 和 Postgres 的流式 ETL。本教程的演示都将在 Flink SQL CLI 中进行，只涉及 SQL，无需一行 Java / Scala 代码，也无需安装 IDE。

【大数据】基于 Flink CDC 高效构建入湖通道摘要：本文整理自阿里云 Flink 数据通道负责人、Flink CDC 开源社区负责人， Apache Flink PMC Member & Committer 徐榜江（雪尽），在 Streaming Lakehouse Meetup 的分享。