有没有做Flink CDC 和kettle对比？

Flink CDC 和 Kettle 是两种主流的 ETL 工具，它们各自有各自的优势和不足。

Flink CDC 的优势在于其基于流式处理的能力，能够实时捕获数据变更并对其进行处理。Flink CDC 1.x版本可以不加锁，能够满足大部分场景，但牺牲了一定的数据准确性。而Flink CDC 1.x默认加全局锁，虽然能保证数据一致性，但有时会导致hang住数据的问题。此外，Flink CDC还支持对MySQL、Kafka、Postgres等数据库的流式变更进行实时抓取。

相比之下，Kettle是一款开源的ETL工具，它能够对多种数据源进行抽取、转换和加载（ETL）操作。然而，Kettle在处理大规模数据时可能会遇到性能瓶颈。

Flink CDC和Kettle都是常用的数据同步工具，但它们在处理方式和能力上存在一些主要的区别。

Flink CDC是Apache Flink的一组连接器，主要用于捕获数据库的变更数据，如MySQL、Postgres等。其优势在于支持全量和增量一体化同步，即首先读取数据库中表的历史全量数据，再无缝衔接到读取表的增量数据，为用户提供实时的、一致性的快照。同时，Flink CDC支持分布式架构、支持事务，并且生态友好。然而，Flink CDC 1.x版本在不加锁的情况下可以满足大部分场景，但是牺牲了一定的数据准确性。

相比之下，Kettle是一款开源的ETL工具，可以进行数据的抽取、转换和加载等操作。它支持多种数据库，包括MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server等，并且可以通过图形化界面进行任务调度和管理。然而，Kettle在处理大规模数据时可能会遇到性能瓶颈。