Flink CDC里大屏数据与业务数据 你们是怎么同步数据的？

在使用 Apache Flink 的 Change Data Capture (Flink CDC) 进行大屏展示数据与业务数据库数据同步的过程中，通常会遵循以下步骤：

1. 数据捕获：

   • 首先，在业务数据库（如MySQL、Oracle等）中启用并配置CDC，以便捕获数据变更日志。例如，对于MySQL需要开启binlog，并配置为ROW格式。

2. 数据流处理：

   • 使用Flink CDC的Source连接器从业务数据库的CDC源读取增量变更数据，将其转换为Flink DataStream或Table。

3. 数据清洗与转换：

   • 对获取到的数据进行实时清洗、转换和聚合操作，可能包括字段选择、过滤、计算窗口函数等，以适应大屏展示所需的数据格式和内容。

4. 目标存储与展示：

   • 将处理后的数据实时写入到用于支撑大屏展示的数据存储系统，比如Redis、HBase、Elasticsearch、时序数据库InfluxDB，或者直接推送至消息队列如Kafka供前端消费展示。

5. 大屏开发：

   • 前端根据实时更新的数据构建动态图表和仪表盘，通过轮询API、WebSocket连接或其他实时通信方式从目标数据存储拉取最新数据并在大屏上实时渲染。

整个过程的关键在于确保数据能够实时、准确地从业务数据库流向最终的大屏展示层。Flink CDC在此过程中扮演了实时数据管道的角色，将源头数据库的变更事件高效地转化为可用于分析和展示的数据流。

使用Flink SQL或DataStream API对捕获到的变更数据进行清洗、转换和聚合操作，以便将原始业务数据转换成适合大屏展示的数据格式和内容，例如汇总统计、时序分析结果等。