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1.Flink CDC：基于 Apache Flink 的流式数据集成框架
2.开源项目轻量元数据管理解决方案——Marquez
3.实现淘宝母婴订单实时查询和可视化｜Flink-Learning实战营
4.Flink CDC在阿里云DataWorks数据集成应用实践
5.Hudi 基础入门篇
6.2020年后电商行业发展10大趋势

Flink CDC：基于 Apache Flink 的流式数据集成框架

       摘要：本文整理自阿里云 Flink SQL 团队研发工程师于喜千（yux）在 SECon 全球软件工程技术大会中数据集成专场沙龙的分享。内容主要为以下四部分： 1. Flink CDC 开源社区介绍； 2. Flink CDC 的演进历史； 3. Flink CDC 3.x 核心特性解读； 4. 基于Flink CDC 的实时数据集成实践。

       1. **Flink CDC 开源社区介绍

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        - **1.1 Flink CDC 的演进历史

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        - Flink CDC 从 GitHub 开源社区开始，于 年 7 月在 Ververica 公司的 GitHub 仓库下以 Apache 2.0 协议开放源代码。初期主要支持从 MySQL 和 PG SQL 数据库捕获变化数据。2.0 版本增强了运行效率、blowfish源码稳定性和故障恢复机制，并扩展了源数据库支持范围至 Oracle、MongoDB 实时数据抽取。

        - 年 月发布的 CDC 3.0 版本引入了 YAML pipeline 作业，使其成为独立的端到端数据集成框架，通过简化语法提供更便捷的数据集成作业描述。

        - **1.2 Flink CDC 社区现状

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        - CDC 作为 Flink 的一个子项目，于 年初正式加入 Apache 软件基金会，遵循 ASF 标准进行迭代开发。截至最新版本 3.1.1，累计超过 名贡献者提交了 余次代码提交，GitHub 收获超过 颗 star。

        - 社区生态多元，GitHub Top 代码贡献者来自 家公司，覆盖 MongoDB、Oracle、Db2、OceanBase 等连接器及 Pipeline Transform 等核心功能。社区通过多种渠道保持与用户沟通，如钉钉群、邮件列表和 Slack 频道。

       2. **Flink CDC 的演进历史

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        - **2.1 CDC 技术简介

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        - CDC 技术专注于实时监控数据变更，并将变化记录实时写入数据流，用于数据同步、分发和加载到数据仓库或数据湖。技术包括 Query-based CDC 和 Log-based CDC，后者通过监听数据库日志来实现低延迟变化捕获，netty源码学习全集减轻数据库压力，确保数据处理一致性。

        - **2.2 早期 CDC 技术局限

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        - 早期实现存在实用性问题，如依赖数据库查询、并发处理和状态管理的复杂性，以及对数据库性能的高要求。

        - **2.3 Flink CDC 接入增量快照框架

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        - Flink CDC 2.0 引入增量快照算法，支持任意多并发快照读取，无需数据库加锁，实现故障恢复。通过 Netflix DBlog 论文中的无锁快照算法，实现了高效并发处理。

        - **2.4 Flink CDC 增强

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        - 引入 SplitEnumerator 和 Reader 架构，实现数据源的逻辑划分和并发读取，增强了处理效率和吞吐量。支持 Schema Evolution，允许在不重启作业的情况下处理表结构变更，提高了作业的稳定性和维护性。

       3. **Flink CDC 3.0 核心特性解读

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        - **3.1 Flink CDC 2.x 版本回顾

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        - CDC 2.x 版本提供 SQL 和 Java API，但缺乏直观的 YAML API 和高级进阶能力支持。

        - **3.2 Flink CDC 3.0 设计目标

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        - 3.0 版本引入 YAML API，提供端到端数据集成流程描述。支持 Schema Evolution、Transform 和路由功能，增强数据处理灵活性。

        - **3.3 Flink CDC 3.0 核心架构

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        - 采用无状态设计，简化部署和运维。分离连接层，保留对 Flink 生态系统的兼容性，支持多样化的部署架构和集群环境。

        - **3.4 Flink CDC 3.0 API 设计

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        - YAML API 提供直观的数据集成任务配置，支持转换、有料的直播源码过滤、路由等高级功能，简化了开发和配置流程。

        - **3.5 Flink CDC 3.0 Schema Evolution 功能

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        - 提供了在不重启作业的情况下处理表结构变更的机制，确保数据处理的一致性和稳定性。

       4. **基于 Flink CDC 的实时数据集成实践

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        - **4.1 实例：MySQL 到 Kafka 实时传输

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        - Flink CDC 3.0 内建 Kafka 输出连接器，简化了 MySQL 数据至 Kafka 的实时传输过程，无需额外基础设施配置。

        - **4.2 实时数据集成实践

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        - Flink CDC 3.0 支持模式进化、列操作和丰富的内置函数，提供了高度可定制的预处理能力，提升数据处理的灵活性与效率。

       总结：Flink CDC 是一个高效、易用的实时数据集成框架，通过不断演进优化，满足了数据同步、分发和加载到数据仓库或数据湖的需求。社区活跃，支持多渠道沟通，鼓励代码贡献和用户参与，是实时数据处理领域的有力工具。

开源项目轻量元数据管理解决方案——Marquez

       轻量级元数据管理解决方案——Marquez

       Marquez，由WeWork开源的元数据管理工具，专为简化数据生态系统元数据的收集、聚合和可视化而设计。它提供了一个轻量级的元数据服务，帮助用户全面掌握数据集的产生和消费情况，以及数据处理过程的可视化，并集中管理数据集的生命周期。

       Marquez在持续发展中，当前标星数为1.5K，最新版本发布于三周前的社交直播源码app0..1，主要使用Java和TS语言开发。部署方式与Java项目类似，只需启动对应Web端服务和API服务。Marquez的血缘API简洁高效，便于建立数据血缘依赖关系，确保数据分析质量。如需获取安装包、源代码及学习资料，可访问官网或使用大数据流动后台回复“Marquez”。

       Marquez的安装流程简洁，通过命令行即可快速完成。启动命令如下：$ git clone github.com/MarquezProject/marquez && cd marquez$ ./docker/up.sh --seed，之后通过访问/OpenLineage/...", "schemaURL": "openlineage.io/spec/1-0..." }' 完成任务后，使用类似代码进行：$ curl -X POST /OpenLineage/...", "_schemaURL": "github.com/OpenLineage/...", "fields": [ { "name": "a", "type": "VARCHAR"}, { "name": "b", "type": "VARCHAR"} ] } } }], "producer": "github.com/OpenLineage/...", "schemaURL": "openlineage.io/spec/1-0..." }' 正常运行应接收到 CREATED的响应，并在页面上找到血缘展示。

       Marquez不仅简化了元数据管理，还提供了标准的元数据采集方案，目前支持Spark、Airflow的表级别和列级别数据血缘收集，而Flink仅支持表级别的血缘收集。Marquez未来有望支持更多数据源，共同期待其发展。

实现淘宝母婴订单实时查询和可视化｜Flink-Learning实战营

       随着“全面二孩”政策的实施和居民可支配收入的稳步增长，中国的母婴消费市场持续扩大。同时，随着后宝爸、宝妈数量的激增，母婴消费群体的需求和消费观念发生了巨大变化。据罗兰贝格最新报告，到年，母婴行业整体规模将达到3.6万亿元，复合年增长率高达%，财务派单 源码市场前景一片光明。

       在这样的背景下，本场景将展示如何使用Apache Flink进行淘宝母婴订单的实时查询和可视化。具体来说，订单和婴儿信息存储于MySQL数据库中。为了便于分析，我们将订单表关联婴儿信息，形成宽表，并实时写入到Elasticsearch中。同时，对数据进行分组聚合，计算订单数量与婴儿出生的关系，实时更新Elasticsearch并在Kibana大屏展示。

       本次场景实验将利用阿里云实时计算Flink版、检索分析服务Elasticsearch版和阿里云数据库RDS。实验步骤包括资源创建、数据库表构建、配置Elasticsearch自动索引、创建实时查询SQL作业以及创建实时大屏SQL作业等。

       实验流程分为五个步骤：

       创建资源：确保RDS、Elasticsearch、Flink实例在同一VPC网络下，完成RDS和Elasticsearch白名单配置。

       创建数据库表：创建三张数据表，用于导入数据和作为源表。

       配置Elasticsearch自动创建索引：在Elasticsearch实例中启用自动索引功能。

       创建实时查询SQL作业：使用Flink SQL捕获数据变化，并实时写入Elasticsearch。

       创建实时大屏SQL作业：统计指标不同，创建索引并生成可视化图表。

       通过以上步骤，您将掌握Flink与MySQL、Elasticsearch的连接，数据实时捕获与写入，以及使用Flink进行实时数据处理和可视化的基本技能。点击下方链接入营，了解更多实验信息，立即体验实时计算Flink版的0元试用活动：[活动链接]。

Flink CDC在阿里云DataWorks数据集成应用实践

       阿里云 DataWorks数据集成的发展历史超过年，从年内部平台起步，年正式对外提供云服务，年完成商业化并发布资源组功能，年发布实时同步功能后，在年初基于Flink CDC重构了新版引擎。此引擎具备流批一体、弹性扩缩容特性，已应用于离线和实时数据同步，支持数十种异构数据源组合与复杂网络联通。

       架构上，新版引擎分为接入层、管控层、引擎层和资源层。接入层面向用户，接入层与管控层主要负责任务管理，引擎层包含Catalog Server与流批一体同步引擎，资源层则支持任务资源调度与部署。此架构具备流批一体、全事件流同步和良好的性能成本特性。

       功能扩展包括基于Flink CDC的全量数据初始化、增量数据同步、全增量自动切换、数据结构映射以及支持并发写多表、schema evolution等特性。为提升任务可观测性，引入了大量监控指标，通过告警系统实时监控异常情况，提供自动告警通知和Logview异常诊断工具。

       实战案例包括将海外MySQL实例全增量实时同步到阿里云Hologres，并为出海企业提供资源成本优化，成本下降近%。未来DataWorks与Flink CDC将深入合作，探索任务智能弹性扩容与基于AI的异常诊断，以及数据离线实时质量校验功能。

Hudi 基础入门篇

       探索Hudi：Apache大数据湖的革新之作

       Hudi，由Uber技术先驱者打造并在年开源，自那时起，它凭借其强大的数据处理能力与卓越的可扩展性，一路晋升为Apache顶级项目，如今最新版本已是0.9.0。Hudi的诞生标志着对实时数据湖处理的革新，它最初支持Spark的数据摄入，而后在0.7.0版本中与Flink无缝融合，提供了Flink SQL CDC功能，满足了日益增长的实时数据处理需求。

       从年O'reilly文章中提出的增量处理核心思想，Hudi迅速成长，于年由Uber创建并扩展至所有关键业务场景。年开源后，它开始承载Uber庞大的PB数据湖，同年吸引了大量用户，随着云计算的普及，Hudi的影响力与日俱增。年，Hudi进入Apache孵化器，随后的年，社区发展与采用率暴增，标志着Hudi在大数据领域的显著突破。

       进入年，Hudi的版图进一步扩大，支持PB数据湖的处理，不仅提供了SQL DML操作，还强化了与Flink的集成，实现了分钟级的实时性，满足了业务对准实时数仓的严苛要求。Hudi的湖仓一体架构让实时处理与批处理无缝对接，数据一致性、计算引擎和存储统一，为数据处理带来了前所未有的效率和灵活性。

       快速入门Hudi

       要体验Hudi的魅力，首先确保大数据环境的准备。从Maven的安装开始，下载0.9.0源码包，然后添加Maven镜像以优化依赖下载。将Hudi源码解压并编译，最后通过Hudi CLI进行验证，确保一切顺利。

       Hudi的平台架构是基于HDFS存储和Spark操作的，所以安装HDFS是必不可少的。这包括解压软件、配置环境变量、设置Hadoop和HDFS相关配置，以及格式化和启动集群。完成后，可以通过HDFS Web UI来监控和管理数据。

       在国内众多企业中，Hudi已成为构建数据湖和大数据仓库的核心组件，助力企业实现数据湖与仓库的高效整合，打造湖仓一体化的现代化数据处理平台。

       深入学习资源

       想深入了解Hudi？可以参考黑马程序员的大数据数据湖架构Hudi视频教程，从基础概念到实战项目，涵盖HDFS、Spark、Flink、Hive等关键技术，让你从零开始，逐步领略Hudi的强大功能。

年后电商行业发展大趋势

       ä¸€ã€ç›´æŽ¥é”€å”®å’Œè‡ªæœ‰å“ç‰Œé”€å”®çš„加速增长

        　　在年将有.1%的零售销售通过线上完成。生产商和传统品牌越来越多地绕过零售合作伙伴去直接将商品售卖给消费者，也就是DTC。实际上，正是电商的发展帮助传统制造商弥补了线下商店销售增长的停滞。

        　　DTC主要有三个好处：

        　　（一）拥有顾客关系

        　　当品牌拥有了与顾客的直接关系，那就不再需要依赖零售合作伙伴来保护并推广品牌。与终端客户建立起直接关系也让你能在售后继续为消费者提供服务。

        　　（二）收集并使用消费者的非隐私数据

        　　通过直接向消费者出售，你能收集到可以用来个性化定制客户体验的第一方数据，并且最终通过这种关系获利。

        　　（三）提供个性化产品

        　　通过准确 地 定位，DTC可以提供传统零售商店无法提供的体验。DTC 品牌允许购物者自主设计商品包装、混合并匹配定制的分类。

        　　二、营销人员瞄准新渠道和设备

        　　联网电视（也称为智能电视）和音频将成为广告商的两个新阵地。尽管许多品牌依然依靠 Facebook 和 Instagram 生存，但是预计那些能够为消费者提供优质内容的音视频流媒体服务商，将在未来迎来广告收入的大幅增长。

        　　针对那些正在播放自己喜爱的流媒体电视或音乐服务的消费者的广告收入将大幅增长。

        　　The Trade Desk 是一个程序化的广告平台，它展现了新设备和渠道在年的势头。年黑色星期五，该公司表示，联网电视已成为营销人员非常重视的一个数字媒体设备，音频紧随其后。

        　　（一）数据驱动的目标定位：使用第一方和第三方数据在每个屏幕上吸引最有价值的受众

        　　（二）更好的衡量标准：使用数字和传统指标（包括视频完成率和总评分点）跟踪 CTV 广告活动的影响

        　　（三）更智能的重定位：通过电脑、平板电脑和移动设备等流媒体设备，重新吸引家庭观众，从而提供更全面的客户画像

        　　（四）优质广告资源：在投入全部注意力的观众面前将广告与热门电视节目和电影一起播放

        　　预计品牌将在 年及以后采用完善的全方位全渠道方法来竞标高质量流媒体广告资源。考虑到许多新加入的流媒体以及互联电视购买量的预期增长，这一趋势甚至可能延续到本世纪中期。

       ã€€ã€€ä¸‰ã€PWA 和 AMP 推动移动电商发展

        　　分析师预估到了年，.9%的电商销售将通过移动设备完成。在全球范围内，移动电商将会变得更加流行。

        　　但是，如果一个电商平台仅仅提供了一个响应式网站，并不意味着能够提供出色的移动体验。移动端的转化率还不到电脑端的一半。据研究证明，%的用户会因为一个网站要花3秒以上的加载时间而放弃打开这个网站。研究还表明，移动端的跳出率要比电脑端高出% %。

        　　为了提供最佳的移动体验，一些品牌愿意采用渐进式网络应用程序（PWA），它可以一直停留在用户的主页上，并且不管用户是否在线都能立刻加载。渐进式网络应用程序可以使团队同时在前端和后端系统上工作，以进一步提高移动性能。

        　　其中一步是将渐进式网络应用程序和加速移动页面（AMP）进一步结合。AMP 是谷歌移动优先指数的基础，它能够优先优化移动端的搜索结果。PWA 和 AMP 两者相结合可以产生更好的搜索结果，更高的渠道流量，也提高了网站的转化率。

        　　四、数字原生品牌走向线下

        　　由于消费者在线上的购物体会或多或少地会受到限制， 那补 齐相关体验会驱动数字原生品牌越来越多地尝试线下体验。下面是最近的 3 个案例：

        　　（一）移动零售体验

        　　Pura Vida 手链是一家快速发展的手链和配件制造商，全方位地融合了数字世界和物理世界。这个品牌诞生于线上，从社交媒体平台发展壮大，拥有万多粉丝。然而， Pura Vida 最近通过社交媒体推出了零售体验，使消费者可以在现实世界中与品牌互动。

        　　（二）快闪店

        　　The Emazing Group 与拉斯维加斯的 Luxor 酒店和赌场合作，在年拉斯维加斯 EDC 周期间，建造了一个占地数万平方英尺的 LUX Rave 快闪店。

        　　为了推广这次快闪活动，The Emazing Group 提前在社交媒体上做了广告。这则广告是对这次快闪店活动的一次预览，在商店开张前就拍摄了这支视频。这是 The Emazing Group 用来实时定位拉斯维加斯人群的一个策略。该广告吸引了拉斯维加斯地区万名 EDC 和 EDM 爱好者，并获得了 多万次观看。

        　　同时在这支广告中每投入1美元的费用就能获得美元的订单。

        　　（三）以商业换经验

        　　运动鞋品牌 Allbirds 没有在年黑色星期五大赚一笔，而是关闭了其在英国伦敦的考文特花园实体店，以表明其对理性消费的承诺。

        　　本着“黑色星期五？我们不买它”的线下体验理念，Allbirds 关闭了零售店，但它却为非商业体验而开放，鼓励消费者停下来欣赏现场音乐，或参加免费工作坊，例如制作绒球、制作花环。

        　　产生这一想法是因为品牌希望能让消费者对运动鞋的制作过程产生好奇，并且将相关知识传授给他们。对于一个使用桉树和再生羊毛制造产品的品牌来说，将重点从折扣转移到可持续发展是全年优先考虑的事情。

        　　然而，Allbirds 并没有让想要购买新产品的消费者失望。Allbirds 虽然放弃了三款黑色星期五大促独家运动鞋，但通过提供店内手工制作的体验和限量新产品，Allbirds 创造了一种身临其境的假日体验。

       ã€€ã€€äº”、自动化推动生产力

        　　接下来的一年中，企业会越来越多的借助自动化。自动化将会对品牌的全球扩张起到非常重要的作用，因为在全球扩张中企业需要同时运营多个商店、更大的库存和物流网络。平均来看，国际业务能够跨境到个国家，而品牌也越来越多地使用电商自动化来更快更高效地扩大规模。

        　　（一）电商自动化

        　　电商自动化消除了许多手动的、重复的、浪费时间的任务，而这些任务往往会降低生产力。

        　　简化跨境贸易、降低在经营多家商店时的人为错误，以及提供一流的购物体验是电商自动化提升生产力的三个主要方式：

        　　重要的是，电商自动化也能够保护品牌免受日益严重的威胁——敲诈。有了电商自动化，就无需对购买者购买 历史 订单进行手动交叉检查来确定某个订单是否具有欺诈性，品牌会依赖于嵌入在电商平台本地的自动欺诈保护机制。自动化可以避免高风险订单，并防止拒付情况的发生。

        　　此外，自动化还会借用以下技术。

        　　（二）仓库机器人

        　　品牌越来越多的考虑使用机器人技术来管理他们自己的仓库，以此来缩减成本、提高效率。全球范围内，有超过 个机器人启动中心。

        　　 年之前，全世界在机器人程序自动化（RPA）上的投入将会突破 亿美元。然而成本依然是实施 RPA 的最大障碍，使用自动化等新技术的企业中，有 % 该技术的成本能够通过减少员工数量获得一定的补偿。

        　　（三）人工智能

        　　数据表明，企业希望在人工智能自动化上投入更多资金。到 年全世界范围内的人工智能和流程自动化的开支将会超过 亿美元。

        　　六、美国以外的全球电商繁荣发展

        　　全球电商销售额将在年突破4.2万亿美元，并会在年达到6.5万亿美元以上。到年全球会有超过亿购物者在线购物并享受服务。美国地区以外的在线购物者将会越来越多。

        　　但是增长率只能说明一部分情况——真正的全球电商之王是中国。在年中国的电商销售额预计达到1.9万亿，在线销售额达到了美国的三倍。实际上，中国占据全球电商市场的.7%，这几乎是排在中国后面的5个国家的销售额总和的两倍。

        　　七、可持续电商成为主流

        　　消费者越来越希望品牌能引领价值。品牌需要考虑 社会 责任，从调研数据来看，消费者越来越希望企业能够选择绿色环保的供应链、包装上也尽量避免对资源的浪费。

        　　企业正寻求先进的技术堆栈来减少资源浪费并提高效率。智能订单路由与多站点库存相结合，基于规则的自动订单路由可以将订单与距离消费者最近的库存相匹配。这样方式下的自动路由订单可以节省时间，加快执行速度，并且降低运输成本。

        　　这一趋势在国内还不明显，但在国外，一些大型的零售商会要求品牌商制定计划并衡量每年公司在降低温室气体排放方面取得的进展。为了跟踪这一问题，沃尔玛为它的供应商创建了可持续性指数。评估检查供应商的各项承诺：1）零浪费2）使用 % 的可再生能源3）出售可持续产品

        　　虽然，在环保上的投入听起来成本很高，但实际上一些调研数据证明采取这样的举措能够获利。研究证明，消费者愿意为这样做的商品支付溢价。

        　　八、送货速度更快、物流成本猛增

        　　消费者对运输速度和成本期望值在逐渐提高，这也在改变零售业。进入年，分析人士估计 ％ 的零售商将提供当日送货服务，这已成为一种常态。三分之二的消费者表示，运输成本高和延时是放弃网络购物的主要原因。

        　　为了满足消费者的期望，各品牌正在设置免运费门槛，来鼓励消费者多多购物，从而增加平均订单价值（AOV）。品牌也越来越依赖库存管理系统（IMS）来避免会延迟送货或者缺货的情况。

        　　设立多个库存点可以让商品更靠近消费者，从而减少了运输时间和成本。品牌为购物者提供了更多的运输选择来迎合那些不需要立即得到产品的消费者。它们还显示了截止时间，可以清楚地说明不同运输服务的最晚送达时间。Afflink 调查的消费者中有 % 的人希望能在 3 小时内收到货。

        　　九、语音识别改变购买途径

        　　据估计，全美 ％ 的家庭配备了至少一个智能音箱 ，许多消费者甚至拥有不止一个。因此，年有.1％的消费者购买了智能音箱的数据也就不足为奇了。

        　　有3.9％的消费者表示他们每天通过智能音箱购买商品。其中谷歌的语音回复准确率似乎最高，其次是 Apple 和 Amazon。

        　　然而数据显示，日常用品是通过语音购买的最常见产品，购买衣服也同样普遍。这不仅表明智能音箱正在成为购买渠道，而且还暗示了在未来消费者将倾向于通过语音购买更多他们需要的东西。

        　　对此，品牌正在优化搜索结果的片段，由于目前有％的语音结果是从搜索引擎结果的片段中提取的。至少到现在，具有特色片段是赢得语音搜索战的一种方式。

        　　十、电商渗透率逐年增长但增速放缓

        　　虽然实体商业和数字商业之间界限模糊，但是整体零售业和电商之间增长轨迹的差异依然很明显。

        　　总体来看，预计全球零售市场的规模在年将会超过万亿美元。然而，与前五年相比增速已经极大地放缓，近些一年增速保持在4.5%左右，而且在年之前都不会加速增长。

        　　另一方面，全球范围内电商销售额突破了3.5万亿美元，这个数字比前一年提高了大约%。而到年，电商销售额将达到6.5万亿美元，几乎翻倍增长。

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新一代实时数据集成框架 Flink CDC 3.0 —— 核心技术架构解析

       Flink CDC 3.0 是一款由阿里云开源的大数据平台发布的实时数据集成框架，它基于数据库日志 CDC（Change Data Capture）技术，结合 Flink 的管道能力与丰富生态，实现高效海量数据实时集成。Flink CDC 从年7月的诞生到年月的3.0版本升级，经历了从1.0到2.0的演进，解决了数据一致性与水平扩展的问题，并在2.0版本中受到广泛好评。然而，随着广泛应用，用户发现通过SQL定义表结构方式的不便、整库同步占用连接多、计算资源消耗大等问题。为了解决这些痛点，Flink CDC 3.0在年月实现了功能落地，提供全增量同步、表结构变更自动同步、整库同步、分库分表同步等高级特性。

       Flink CDC 3.0的核心架构分为四层，其整体架构自顶而下构建。在数据抽象层面，Event接口作为内部处理及传输的数据结构接口，包括ChangeEvent和FlushEvent两种类型。ChangeEvent用于表示表上发生的变更事件，包含变更前和变更后每条记录的字段值，而FlushEvent用于控制数据刷写逻辑。在算子编排方面，FlinkCDC根据数据集成场景定制了Flink DataStream的算子链路，包含Source、Transform、Schema、Route、Partition和Sink六个模块。其中，Source模块负责生产变更事件，而Sink模块则负责将数据写出到外部系统中，并将表结构变更应用到外部系统中。在数据同步场景中，数据生产和消费速率不匹配，因此Partition模块负责分发事件到不同的Sink中。在表结构变更事件处理方面，Schema模块负责阻塞上游数据发放，直到旧版本格式数据刷写完毕。Route模块提供表名映射能力，实现整库同步和分库分表同步功能。

       为了提高数据处理的效率，Flink CDC 3.0对数据格式和算子编排进行了深度定制，实现了表结构变更同步和整库同步支持。未来规划包括在Transform模块中提供更多深度定制需求的满足，支持表结构动态调整和数据过滤能力，以及接入更多主流数据源和先进湖仓存储系统，拓宽上下游数据集成范围，推动与上下游组件的深度融合。