Flink CDC目前离线同步采用的是 Seatunnel 有没有批流一体的方案？

Flink CDC确实在3.0版本后增强了其数据同步功能，特别是在批流一体化方面。Flink CDC 3.0引入了全量数据同步的功能，这使得它能够更好地满足批流一体化的需求。

具体来说，Flink CDC 3.0支持以下特性：

1. 全量数据同步：Flink CDC 3.0提供了全量数据同步的能力，这意味着它不仅能够捕获和同步增量数据，还能够处理全量数据。
2. 无锁读取：Flink CDC 3.0通过无锁读取机制，确保在数据同步过程中不会影响源数据库的性能。
3. 并行读取：Flink CDC 3.0支持并行读取数据，这有助于提高数据同步的速度。
4. 表结构变更自动同步：Flink CDC 3.0能够自动检测并同步源表的结构变更，这使得它在处理动态变化的表结构时更加灵活。
5. 整库同步与分库分表：Flink CDC 3.0支持整库同步以及分库分表的数据同步，这使得它能够满足更复杂的数据集成需求。

这些特性使得Flink CDC成为一个强大的数据同步工具，能够更好地满足批流一体化的需求。不过，需要注意的是，虽然Flink CDC提供了强大的数据同步能力，但在使用它进行数据同步时，仍然需要对源和目标系统有足够的了解，以确保数据同步的准确性和完整性。

总的来说，Flink CDC 3.0的增强功能使其成为了一个更加全面和强大的数据同步工具，能够更好地满足批流一体化的需求。

Flink CDC 确实有批流一体的方案，并且Seatunnel也支持这一模式。

Flink CDC是Apache Flink中用于捕获变更数据的技术，它能够实现数据的实时同步和转换。随着技术的发展，Flink CDC不仅支持实时数据的处理，还能够处理批量数据，实现了所谓的批流一体。这意味着用户可以在同一个框架下处理批量和实时数据，而不需要为每种类型的数据单独配置和处理。

具体到Seatunnel，它是一个集成了多种数据同步工具的一体化框架，包括对Flink CDC的支持。Seatunnel的设计使得用户可以同时处理批量数据和实时数据，而不需要为了批量同步配置一遍，然后实时需要再配置一遍。这种一体化的设计简化了数据处理流程，提高了效率。

此外，基于Flink SQL，可以方便地构建流批一体的ETL数据集成。Flink SQL原生支持CDC，可以方便地同步数据库数据，无论是直连数据库还是对接常见的CDC工具。Flink SQL还强化了维表join的能力，不仅能实时关联数据库中的维表数据，还能关联Hive和Kafka中的维表数据，这为不同工作负载和时效性需求提供了灵活性。基于Flink强大的流式ETL能力，可以在实时层做数据接入和转换，然后将数据回流到离线数仓中。

综上所述，Flink CDC和Seatunnel都提供了批流一体的解决方案，这些方案能够满足现代数据处理的需求，特别是在实时性和一致性方面。如果您正在寻找一种能够同时处理批量和实时数据的集成工具，Flink CDC结合Seatunnel无疑是一个值得考虑的选择。

Flink CDC 主要用于实时流式数据同步，你的要求是不用binlog又是要SQL，JDBC更适合你的需求 ，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”