Flink CDC数据同步作业开启之后，有没有好的数据对比方案，比较源端和目标端的数据是否一致？

在使用Flink CDC进行数据同步作业时，有两种方法可以用于检查源端和目标端的数据一致性：

1. 使用Apache Hudi: Apache Hudi 是一个开源的大规模实时数据分析系统，它可以与Flink CDC结合使用，以实现数据同步的实时数据校验。在源端和目标端都使用Hudi作为存储引擎，然后使用Hudi的CompareAPI对两处的数据进行比较，就可以检测出数据是否一致。
2. 使用自定义的比较逻辑: 另一种方法是在Flink CDC的数据同步作业中添加自定义的比较逻辑，通过读取源端和目标端的数据并进行比较，可以检查数据是否一致。可以使用诸如Java、Scala或Python等编程语言来实现这样的逻辑。

这个给一个一样的sql求下昨天的全量数据不就知道了，采样求总数，然后给一个逻辑求下的，如果你们源库有last_update_time字段,就比较这个时间和目标库是否一致即可，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”

在开启Flink CDC数据同步作业后，确实存在多种方法可以对比源端和目标端的数据是否一致。

首先，您可以使用基于 Flink SQL CDC 的数据同步方案。Flink CDC Connectors是Apache Flink的一组源连接器，使用变更数据捕获 (CDC) 从不同的数据库中获取变更。通过Flink SQL，您可以方便地对采集到的数据进行各种操作，如过滤、聚合等，并将结果同步到目标端。然后，通过比较源端和目标端的数据统计信息，可以验证数据的一致性。

其次，为了支持海量数据同步的业务场景，Flink CDC采用了分布式架构。因此，如果源端和目标端的数据量非常大，您可以考虑使用更大的窗口来统计数据，以减少计算时间并提高对比效率。

最后，请注意，无论选择哪种对比方案，都需要考虑到一些可能影响数据一致性的因素，例如网络延迟、系统负载等。因此，在进行数据对比时，应充分考虑这些因素，以确保对比结果的准确性。

在Flink CDC数据同步作业开启后，我们可以采用一些方法来检查源端和目标端的数据是否一致。以下是一些可能的方法：

1. 手动对比：可以手动在源端和目标端执行相同SQL查询，并对比结果集是否相同。这种方法比较直观，但是效率较低，不适合大规模数据。
2. 使用第三方工具：有很多开源或者商业的工具提供了数据比对的功能，例如DataGrip、Tableau、DBVisualizer等。这类工具一般都可以连接多种数据库，并提供图形化界面方便比对。
3. 自动化脚本：可以编写自动化脚本来定时从源端和目标端抓取数据，然后进行对比。这种方式更加灵活，可以根据实际情况定制脚本。
4. 使用SQL函数：有些数据库提供了内置的函数用于计算行数或者检查数据一致性，例如MySQL的COUNT()函数或者Oracle的CHECKSUM()函数。
   不论采取哪种方式，都需要结合具体业务和数据规模来选择合适的方法。在实际操作时，可以优先考虑效率高、准确度高的方法。

数据正确性验证

数据质量是实时计算数据产出对业务的重要保障，和实时计算任务日常变更一样，迁移工作也需要对新任务产出的数据质量进行验证。通常，建议您采用迁移新任务和原有任务并行双跑的方式，在新运行一段时间，满足数据对比条件后，验证新任务和原有任务的数据产出是否一致，达到预期的数据质量。理想情况下，迁移的新任务数据产出和原任务完全一致，就无需进行额外的差异分析。https://help.aliyun.com/zh/flink/use-cases/migration-solution-1?spm=a2c4g.11186623.0.i193

实时任务7x24小时持续在运行，但在大部分情况下产出的数据还是具备时间周期特性的，这就给数据对比提供了可行性。例如，聚合任务按小时或天维度计算聚合值，清洗任务加工任务按天进行分区等。在数据对比时就可以根据对应的时间周期来进行对比。例如小时周期的任务实际已完整处理数据多个小时后，就可以对比处理过的小时数据，而天维度的聚合值，通常就需要等待新任务处理完完整的一天数据后才能对比。

根据任务产出的生成周期特性和数据规模，您可以结合业务的实际情况，使用恰当的对比方法。对比方法详情如下表所示。