Flink CDC dataworks的实时同步稳定吗？数据合并方便吗？

Flink CDC 是一款高性能、高可靠的数据同步工具，具有实时性强、可扩展性好、易于部署和维护等优点。在使用 Flink CDC 进行数据同步时，可以确保数据的准确性和一致性，同时也可以实现多种数据源之间的无缝连接和互通。

在 DataWorks 中，使用 Flink CDC 进行实时同步是一种常见的数据集成方式，可以实现不同数据源之间的实时同步和数据合并。具体来说，Flink CDC 可以将不同数据源的数据实时同步到 ADS 或者其他的数据仓库中，然后通过 SQL 等工具进行数据合并和处理，从而得到最终的结果。

需要注意的是，在使用 Flink CDC 进行实时同步时，你需要对 Flink CDC 进行相应的配置和优化，以确保数据同步的准确性和稳定性。具体来说，你需要根据数据源的类型、数据量的大小、网络连接的速度等因素，选择合适的抽取策略和配置参数，以确保数据同步的效率和稳定性。同时，你也需要根据实际情况，适当调整 Flink CDC 的并行度、批处理大小、网络连接等参数，以提高系统的性能和稳定性。

Flink CDC 在 DataWorks 中实现的实时同步功能通常是稳定可靠的。Flink 是一个开源的分布式流处理框架，具有高性能、容错和可扩展的特性。通过 Flink CDC，您可以将数据从源系统（如 MySQL）实时捕获并同步到目标系统（如数据仓库、数据湖等）。

以下是 Flink CDC 在 DataWorks 中的一些优点：

1. 稳定性： Flink CDC 基于 Flink 框架构建，并且经过了广泛的测试和生产验证。Flink 本身提供了各种机制来保证作业的容错性和高可用性。这使得在 DataWorks 中使用 Flink CDC 进行实时同步的任务通常是稳定可靠的。

2. 高性能： Flink CDC 基于流处理的模型，可以实现低延迟和高吞吐量的数据同步。它以事件驱动的方式进行数据捕获和处理，能够快速响应变更数据，并将其传输到目标系统。

3. 数据合并： Flink CDC 提供了灵活的数据转换和合并功能。您可以使用 Flink 的操作符和函数对变更数据进行转换、聚合和合并。这样，在将数据同步到目标系统之前，您可以根据需求进行数据合并、去重、计算等操作。

需要注意的是，具体的稳定性和数据合并的便利性可能会受到您的具体使用场景、数据规模和配置设置的影响。在设计和实施实时同步任务时，建议根据应用需求进行充分测试和评估，并采取适当的优化措施，以确保高效稳定的数据同步过程。

Flink CDC 和 DataWorks 都是阿里巴巴开源的数据同步工具，它们都具有实时同步稳定、数据合并方便等特点。

Flink CDC 是基于 Flink 的流式处理引擎实现的，可以实现实时数据同步，支持增量同步和全量同步两种方式。它具有高可靠性、高性能、高可扩展性等优点，可以满足大规模数据同步的需求。

DataWorks 是阿里巴巴开源的数据集成平台，支持多种数据源的接入和数据同步，包括 MySQL、Oracle、MongoDB、HBase 等。它具有简单易用、高效稳定、数据安全等优点，可以满足企业级数据集成和数据同步的需求。

在实时同步方面，Flink CDC 和 DataWorks 都具有较高的稳定性和可靠性，可以保证数据的实时性和准确性。在数据合并方面，Flink CDC 和 DataWorks 也都非常方便，可以通过配置文件或者 API 进行数据合并操作。

用的就是datax，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”