flink cdc生产环境的高可用部署架构图？

Flink CDC 的生产环境高可用部署架构图主要包含以下几个部分：

1. Flink SQL CDC：作为核心组件，支持 CDC 模式的数据同步。它能从各种数据源中实时采集、预计算并同步数据，如MySQL、Oracle、MongoDB等。
2. Elasticsearch：作为实时报表和即席分析引擎，接收并存储由Flink SQL CDC同步过来的数据。
3. Kafka或Pulsar消息队列：在需要的时候，Flink CDC可以将数据写入这些消息队列，实现异步处理和解耦。
4. 下游存储系统：如Hudi、Iceberg、Paimon等数据湖，或者支持写入各种数据仓库，以提供持久化和备份。

这种架构的优点在于，它借助了Flink丰富的上下游生态，具有高度的灵活性和可扩展性。同时，Flink相对于Kafka Streams而言，其算子和SQL模块更为成熟和易用，可以通过调整算子并行度来优化作业性能。

在Flink CDC的生产环境高可用部署架构图中，主要采用了Flink SQL CDC + Elasticsearch的方式实现。首先，Flink SQL支持CDC模式的数据同步，能将MySQL中的全增量数据实时采集、预计算，并同步到Elasticsearch中，这样Elasticsearch就能作为我们的实时报表和即席分析引擎。

值得一提的是，Flink CDC相对于Kafka Streams具有一些明显的优势。例如，Flink的算子和SQL模块更成熟易用；通过调整算子并行度的方式，可以轻松扩展处理能力；Flink支持高级的状态后端（State Backends），允许存取海量的状态数据；Flink提供更多的Source和Sink等生态支持；Flink有更大的用户基数和活跃的支持社群，问题更容易解决；最后，Flink的开源协议允许云厂商进行全托管的深度定制，这一点是Kafka Streams无法做到的。

在Flink作业运行架构中，JobManager负责协调每个Flink作业的部署，它负责调度和资源管理。默认情况下，每个Flink集群都有一个JobManager实例。这就是Flink CDC在生产环境的高可用部署架构图的主要组成部分。