对比常见的开源 CDC 方案，Flink CDC的优势有哪些？

对比增量同步能力，基于日志的方式，可以很好的做到增量同步；而基于查询的方式是很难做到增量同步的。

对比全量同步能力，基于查询或者日志的 CDC 方案基本都支持，除了 Canal。

而对比全量 + 增量同步的能力，只有 Flink CDC、Debezium、Oracle Goldengate支持较好。

从架构角度去看，该表将架构分为单机和分布式，这里的分布式架构不单纯体现在数据读取能力的水平扩展上，更重要的是在大数据场景下分布式系统接入能力。例如 Flink CDC 的数据入湖或者入仓的时候，下游通常是分布式的系统，如 Hive、HDFS、Iceberg、Hudi 等，那么从对接入分布式系统能力上看，Flink CDC 的架构能够很好地接入此类系统。

在数据转换 / 数据清洗能力上，当数据进入到 CDC 工具的时候是否能较方便的对数据做一些过滤或者清洗，甚至聚合？在 Flink CDC 上操作相当简单，可以通过Flink SQL 去操作这些数据；但是像 DataX、Debezium 等则需要通过脚本或者模板 去做，所以用户的使用门槛会比较高。

另外，在生态方面，这里指的是下游的一些数据库或者数据源的支持。FlinkCDC 下游有丰富的 Connector，例如写入到 TiDB、MySQL、Pg、HBase、Kafka、ClickHouse 等常见的一些系统，也支持各种自定义 connector。

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