FLINK CDC里2.x版本做ETL在 3.0发生了哪些变化？

Flink CDC 3.0版本在处理大数据量时的性能和稳定性方面进行了显著的改进，这对于ETL操作尤其重要。以下是一些关键的变化：

1. 性能优化：3.0版本对性能进行了优化，这意味着在处理大表和大量数据时，可能会有更好的表现。
2. 稳定性提升：新版本通常会修复之前版本中的问题，提升系统的稳定性，这对于长时间运行的ETL任务至关重要。
3. 新特性和改进：每个版本的更新都会带来新的特性和改进，这可能会为ETL提供更高效或更简便的处理方式。

如果您在2.x版本中遇到了处理大量数据时的问题，建议查看3.0版本的官方文档和发布说明，了解具体的变化和改进。此外，考虑到版本升级可能涉及的兼容性问题，建议在一个测试环境中首先验证3.0版本是否能够解决您面临的问题，并评估其性能表现。如果可能，与社区和开发者交流也是获取第一手信息和经验的好方法。

在3.0版本中，Flink CDC增强了全量数据与增量数据同步的一体化处理能力，用户无需分别进行全量导入和增量同步，简化了数据集成的流程。

Flink CDC从2.x版本升级到3.0版本，在ETL功能和性能上有了显著的变化，主要改进包括但不限于以下几个方面：

1. 全增量一体化同步优化：

   • 3.0版本可能进一步优化了全量数据读取和增量数据变更捕获的融合处理能力，提高了在大规模数据场景下的数据加载效率。

2. 性能提升与资源利用率优化：

   • 对大数据量ETL任务进行了针对性优化，比如提升了并行读取性能、降低了checkpoint时的数据锁争用，以及改进了流式处理过程中对计算资源的利用效率。

3. 架构升级：

   • Flink CDC 3.0被设计为一个基于Flink的端到端流式ETL数据集成框架，这意味着它不仅限于数据源的变更捕获，还提供了更完善的工具链和服务，有助于简化大型数据集成项目的管理和运维。

4. 新特性支持：

   • 可能增加了新的连接器或者对现有连接器（如MySQL）的支持进行了增强，允许更灵活地处理表结构变化，并能够更好地适应大表的数据同步需求。

5. 动态加表与表结构自动同步：

   • 对于多张大表同步的需求，3.0版本可能更加方便地支持动态添加和管理要同步的表，并且能够自动适应表结构变化，减轻了手动配置和维护的工作负担。

6. 容错性与稳定性：

   • 在3.0版本中，对于大表的同步，可能会有更健壮的错误恢复机制，确保在处理大量数据时的任务稳定性和一致性。

如果在2.x版本中遇到大表数据量大的问题，那么在3.0版本中可以期待更好的性能表现，尤其是在数据加载速度、资源消耗、实时性和容错性等方面。具体解决办法包括合理配置并发度、使用更高效的checkpoint策略、优化网络传输及存储IO等技术手段。

cdc 3对flink的版本要要求高版本， 新版本flink也有一些提升性能的特性。cdc 3主要是 能不写 flink sql,只写配置文件 就可以同步。整库同步 也支持， 不过目前不方便的一点就是 如果源库和目标库的 schema名称不一致，映射起来比较麻烦。此回答来自钉群Flink CDC 社区。