FlinkCDC 可以做离线同步吗？

Flink CDC 可以进行离线同步，不依赖于binlog。

Flink CDC（Change Data Capture）是一个能够捕获和处理数据库变更的工具，它支持全量和增量数据同步，以及故障恢复功能。虽然Flink CDC通常与binlog一起使用以捕获源数据库的变更，但它也可以通过执行SQL查询来进行离线同步，从而获取同步的数据。

具体来说，要实现离线同步，可以采用以下步骤：

1. 设置Checkpoint：配置Flink任务的checkpoint机制来定期创建快照，以便在任务失败时能从最近的快照中恢复。可以通过设置checkpointing.interval参数来指定Checkpoint的频率，例如设置为每天一次。
2. 扫描全表：在Flink任务中实现对全表的扫描和处理逻辑，可以使用DataStream API或Table API来实现这个逻辑，具体取决于数据源和处理需求。
3. 自动停止任务：在处理逻辑中添加判断条件，当扫描完全表快照后，触发任务停止的逻辑。可以利用JobExecutionResult对象来获取任务的执行状态，并在扫描完全表快照后调用cancel方法停止任务。
4. 使用SQL查询：根据数据源和存储系统的特点，设置合适的Checkpoint和快照存储方式，并使用SQL查询来获取需要同步的数据。

此外，Flink CDC还提供了强大的transformation能力，支持全增量一体化同步，并且社区和开源生态非常完善，能够满足海量数据同步的业务场景。因此，即使不使用binlog，通过合理配置和编程，Flink CDC也能够完成离线数据同步的任务。

Flink CDC确实可以用于离线同步，它不依赖于binlog，而是可以通过SQL查询的方式来获取同步的数据。

Flink CDC（Change Data Capture）是Apache Flink的一个源连接器，它能够捕获和同步数据库表的变更。虽然Flink CDC通常用于实时数据同步，但它也支持离线同步的场景。以下是Flink CDC用于离线同步的一些关键点：

1. 全量同步：Flink CDC可以扫描完整的表快照，这对于初次同步或者需要全量数据情况非常有用。可以通过设置特定的start-timestamp来实现这一点。
2. 自动停止任务：在完成全量同步后，Flink CDC任务可以配置为自动停止，这对于每日或定期的离线同步任务来说是一个有用的特性。
3. 版本更新：随着Flink CDC 3.0的发布，它增加了schema变更自动同步、功能，这些功能使得Flink CDC在更复杂的数据集成与用户业务场景中发挥作用，减少了用户的运维成本和开发难度。
4. 全增量一体化同步：Flink CDC支持全增量一体化同步，这意味着它能够处理全量数据同步和增量数据同步，提供了更加灵活的数据同步解决方案。
5. 与传统方案的区别：与传统的基于查询的CDC工具（如sqoop、dataX等）相比，Flink CDC提供了更好的数据一致性保证和更低的延迟。

综上所述，Flink CDC不仅适用于实时同步，还可以通过配置和特定的SQL查询来实现离线同步，满足不同的数据集成需求。

离线同步，直接JDBC就可以了 ，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”