flinkcdc 可以将mysql 的增量数据同步到hive吗？

是的，Flink CDC（Change Data Capture）可以用于捕获 MySQL 数据库中的增量变化，并将这些变化同步到 Hive。

Flink CDC 是 Apache Flink 的一个组件，它利用数据库的日志文件来捕获插入、更新和删除事件，然后通过 Flink 的实时处理功能，可以将这些变化应用到不同的目标系统上，包括消息队列、Elasticsearch、HBase 和 Hive 等。

在同步 MySQL 的增量数据到 Hive 的场景中，你可以使用 Flink CDC Connector 来读取 MySQL 的变化数据，处理数据流，然后通过 Flink 的 Table/SQL API 或者 DataStream API 将变化的数据写入 Hive。

以下是大致的步骤：

在项目中加入 Flink CDC Connector for MySQL 的依赖。

使用 Flink CDC Connector 设置一个 Source，它指向你的 MySQL 数据库。

接着转换数据流或者通过查询转换数据为批处理表格。

设置一个 Flink Sink 指向 Hive，可以是使用 StreamingFileSink 写 Parquet 或者 ORC 文件到 Hive 的文件系统，或者使用 Flink 的 Hive Connector 直接与 Hive 集成。

如果不想直接写入 Hive，还可以先将数据发送到 Kafka 等中间件，之后再通过 Hive 的外部表功能将数据同步到 Hive 中。

启动 Flink 作业来完成实时数据同步。

请注意，Flink 和 Hive 集成时需要考虑以下几点：

数据格式和文件格式，Hive 支持多种文件格式，例如 TextFile、Parquet、ORC 等。
事务和一致性，由于 Hive 是基于文件的存储，保证数据一致性需要采取一些策略，例如使用事务表或者做定期的合并操作。
Hive 的表结构和分区设计，考虑数据在 Hive 中的组织方式。
由于 Flink 和 Hive 之间的集成可能会有多种方式（直连 Hive 或通过第三方系统转发），你需要根据你的使用案例和场景来选择最适合你的方法。此外，同步时需要考虑数据转换、资源管理和错误处理等多方面问题以确保系统的健壮性。

FlinkCDC可以实现MySQL数据的实时同步，并且可以将MySQL的增量数据同步到Hive中。

flinkcdc就同步数据为source，sink到hive还是es都和cdc无关了——该回答整理自钉群“Flink CDC 社区”