flink CDC处理数据，记录每条数据的变更 大家是用什么技术实现的？

在Flink CDC中处理数据并记录每条数据的变更，通常是通过Change Data Capture（CDC）技术实现的。

Flink CDC是一个基于数据库日志的实时数据集成框架，它能够捕获源数据库的增量变动记录，并将这些变动同步到一个或多个数据目的地。具体来说，实现这一功能的关键技术和步骤包括：

1. 使用CDC工具：Flink CDC利用像Debezium这样的CDC工具来采集源数据库的变更日志。这些工具能够识别数据库中的插入、更新、删除等操作，并将这些操作的数据转换成Flink可以处理的格式。
2. RowData与RowKind：Flink SQL内部支持了完整的changelog机制。通过重构的TableSource接口，Flink CDC可以将CDC数据转换成Flink认识的格式。在Flink中，每行数据被表示为RowData数据结构，并且附带有RowKind元数据信息，这些信息包括了插入、更新前、更新后、删除等操作类型，这与数据库中的binlog概念类似。
3. schema变更自动同步：Flink CDC 3.0提供了schema变更自动同步的功能，这意味着当数据源发生schema变更时，用户无需手动介入，系统会自动同步这些变更，从而大大降低了用户的运维成本。
4. 全增量一体化与高级特性：Flink CDC支持全增量一体化、无锁读取、并行读取等高级特性，配合Flink优秀的管道能力和丰富的上下游生态，可以实现高效的数据处理和同步。
5. 分布式架构：Flink CDC采用分布式架构，可以在大规模数据集和复杂的数据集成场景中发挥作用，提供高性能和高可靠性的数据同步能力。

综上所述，Flink CDC通过结合CDC技术和Flink自身的数据处理能力，实现了对数据库变更的高效捕获和同步。这些技术的应用使得Flink CDC成为了一个强大的实时数据集成工具，适用于多种数据同步和集成场景。