flink cdc实时同步

在使用 Flink CDC 进行实时同步时，你可以通过建立两张虚拟表来实现数据变更的获取和写入 Sink。这样做的好处是能够将 CDC 和 JDBC 的连接隔离开来，提高了系统的可靠性和灵活性。

首先，你需要创建一个 CDC Connector 来捕获数据源（例如 MySQL、PostgreSQL）的变更事件，并将其转换为 Flink DataStream。这个 CDC Connector 可以使用 Flink 提供的 flink-connector-cdc 模块，你可以根据数据库类型选择适当的 CDC Connector，如 DebeziumMySQLSource 或 DebeziumPostgresSource。

然后，你需要针对这个 CDC Connector 创建一个虚拟表（source table），该表用于读取 CDC 数据流并将其发送到下游操作符进行处理。在虚拟表定义中，你可以指定 CDC Connector 的相关配置参数，如服务器地址、用户名、密码等。示例代码如下：

CREATE TABLE source_table (
  ...
) WITH (
  'connector' = 'your_cdc_connector',
  'property.1' = 'value.1',
  ...
)

最后，你可以创建另外一个虚拟表（sink table）来将处理后的数据写入到目标数据库中。这个虚拟表需要配置一个合适的 JDBC Connector，用于将数据写入目标数据库。示例代码如下：

CREATE TABLE sink_table (
  ...
) WITH (
  'connector' = 'jdbc',
  'url' = 'your_jdbc_url',
  'table-name' = 'target_table',
  ...
)

通过这两个虚拟表的连接，你可以将读取的 CDC 数据流传输到 Sink 表中，实现实时数据同步。

需要注意的是，上述代码仅为示例，具体的配置参数和语法可能因 Flink 版本和数据库类型而有所不同。请确保根据你的环境和需求进行适当的配置。

Flink CDC(Change Data Capture)是一种数据源连接器，允许你从支持CDC特性的数据库中读取数据变化。在这个场景中，你只需要一张虚拟表即可，不需要再额外建立一张虚拟表。

Flink SQL提供了两种方式来实现CDC：

1. 基于Connector CDC的方式：这是最推荐的方法，因为你只需要在一个地方定义你的模式，而不需要为每个查询单独定义模式。这种方式也更高效，因为Flink会缓存模式定义，从而提高查询效率。
   

2. 基于UDF(User Defined Function)的方式：这种方式需要为每个查询定义模式，并且需要编写UDF来处理CDC事件。这种方式的优点是灵活性更高，但是缺点也很明显，那就是效率较低，因为每次查询都需要重新解析模式并执行UDF。
   

总的来说，如果你想使用Flink CDC，我建议你选择第一种方式，也就是基于Connector CDC的方式。这种方式不仅更高效，而且更简单易用。