Flink CDC MySQL+canal+kafka+flink？这样搞，咋感觉都回退了，cdc不

使用 Flink CDC 结合 MySQL+Canal+Kafka 的方案，可以实现实时数据同步和流式计算，它们各自的作用如下：

MySQL：作为数据源，存储数据，并生成 binlog。

Canal：作为 MySQL binlog 的解析器，解析 binlog 中的数据变更，并将变更转换成 Kafka 消息。

Kafka：作为消息队列，存储解析后的 binlog 变更消息，作为 Flink CDC 的数据源。

Flink CDC：作为实时数据处理引擎，从 Kafka 中读取数据，并对数据进行实时计算和处理。

这种方案相对于传统的 MySQL CDC 方案，可以实现更加灵活和高效的数据同步和计算，同时也可以通过 Kafka 实现数据的缓存和流量控制，提高数据处理的稳定性和可靠性。

您提到的组合方案（MySQL + Canal + Kafka + Flink）在某些情况下可能会给人一种回退的感觉，因为它涉及了多个组件和配置。而 CDC（Change Data Capture，变更数据捕获）技术的目标之一就是简化实时数据同步的流程。

然而，需要明确的是，Flink CDC 本身已经集成了 CDC 功能，并且可以直接从 MySQL 数据库中捕获变更数据。使用 Flink CDC，您可以摆脱额外的依赖和组件，以更简单、快速和可靠的方式进行实时数据同步。

以下是 Flink CDC 的主要优点：

1. 简化配置和部署： Flink CDC 提供了直接连接 MySQL 数据库并捕获变更数据的功能，避免了额外的组件和配置。这简化了整体架构和部署过程。

2. 高性能和低延迟： Flink CDC 基于 Flink 框架，具有高性能和低延迟的特性。它以事件驱动的方式捕获和处理变更数据，使得数据同步更加实时和高效。

3. 灵活的转换和操作： Flink CDC 提供了丰富的操作符和函数，可以对变更数据进行转换、筛选、聚合和合并等操作。这使得您可以根据需求对数据进行灵活的处理和转换，而无需额外的组件。