阿里云技术专家和Flink专家分享：Flink CDC在现代数据栈中的实践与改进
本次分享详细解读了Flink CDC在构建现代数据栈中的关键角色。Flink CDC作为一款数据库日志 CDC 技术，通过无缝集成全量和增量数据，为实时数据集成提供了强大支持。以下是主要内容概览：
Flink CDC 2.3 版本亮点：
- 11月发布，涉及133个PR，173个commits，社区贡献者众多，包括MySQL、Oracle、MongoDB等数据源支持的增强。
- 22%的文档贡献，包括中文文档和教程，便于用户使用。
技术改进：
- Db2 CDC支持，实现全量和增量一致性读取。
- MySQL CDC稳定性提升，包括并行读取和自动全量到增量切换。
- Oracle和MongoDB CDC接入增量快照框架，扩展了数据源支持矩阵。
构建现代数据栈：
- 数据栈定义：采集、转换和存储的组合，现代数据栈强调云上弹性与标准SaaS服务。
- Flink CDC在ELT架构中的角色，负责数据源到存储的加载，转换由其他工具完成。
阿里云实践与改进：
- 解决海量数据实时ETL和日志数据实时入湖的痛点，如数据库压力管理和简化开发过程。
- 内部扩展支持Kafka和企业级数仓，简化开发SQL作业和数据处理。
Demo与未来规划：
- 提供针对数据库整库同步到Kafka和日志数据同步到Hudi的演示。
- Flink CDC 2.4版本将有更多社区计划，值得期待。
通过以上实践，Flink CDC在现代数据处理中扮演了重要角色，助力企业实现高效、灵活的数据集成和分析。