Flink CDC中debezium必须要搭配kafka使用吗？

在Flink CDC中，Debezium并不一定必须搭配Kafka使用，但Kafka是Debezium最常见的搭配场景之一。以下是详细说明：

1. Debezium的核心功能

Debezium是一个变更数据捕获（CDC）工具，主要用于从数据库（如MySQL、PostgreSQL等）捕获实时的变更数据，并将其以流的形式传输到目标系统。
- Debezium支持多种输出格式，包括JSON和Avro。 - 它可以将变更数据（INSERT、UPDATE、DELETE）以统一的格式结构化输出。

2. Debezium与Kafka的常见搭配

在实际应用中，Debezium通常与Kafka结合使用，原因如下： - Kafka作为消息队列：Debezium会将捕获的变更数据写入Kafka Topic，供下游系统消费。 - Flink支持解析Debezium格式：Flink可以通过debezium-json或debezium-avro-confluent格式解析Kafka中的Debezium消息，并将其转换为Flink SQL中的INSERT、UPDATE或DELETE消息。

例如，以下DDL展示了如何通过Flink解析Kafka中的Debezium JSON消息：

CREATE TABLE topic_products (
  id BIGINT,
  name STRING,
  description STRING,
  weight DECIMAL(10, 2)
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'products_binlog',
  'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
  'properties.group.id' = 'testGroup',
  'format' = 'debezium-json'
);

3. Debezium不依赖Kafka的场景

尽管Kafka是最常见的搭配，但Debezium也可以与其他存储或消息系统结合使用，具体取决于业务需求： - 直接对接其他存储系统：例如，Debezium可以直接将变更数据写入对象存储（OSS）或其他消息队列系统。 - Flink直接消费Debezium数据：如果不需要Kafka作为中间层，Flink也可以直接通过Debezium Connector读取数据库的变更日志，而无需经过Kafka。

4. 重要限制与注意事项

• Debezium PostgreSQL Connector的限制：在使用Debezium PostgreSQL Source Connector时，只能配置一个Task用于消费源端的CDC数据，不支持并发消费配置。
• Debezium JSON格式的Schema配置：如果Debezium Kafka Connect启用了value.converter.schemas.enable，则Debezium JSON消息会包含schema信息，需要在Flink中正确配置debezium-json.schema-include选项。

5. 总结

虽然Debezium与Kafka的搭配是最常见的使用方式，但Debezium并不强制要求与Kafka一起使用。根据业务需求，您可以选择其他存储或消息系统，或者让Flink直接消费Debezium的变更数据流。

如果您计划使用Debezium与Kafka，请确保正确配置Kafka的Topic、格式（如debezium-json）以及相关的Schema信息。如果跳过Kafka，则需要确保Flink能够直接连接到Debezium的数据源并正确解析变更日志。