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2.Flink CDC：基于 Apache Flink 的流式数据集成框架

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       湖仓一体概述

       “湖仓一体”是一个结合了数据湖的灵活性与生态丰富性及数据仓库的成长性概念，这一架构通过计算和存储分离，源码为数据管理提供了开放的源码技术架构范例。随着业务数据量的源码爆炸式增长和对高时效性的需求，湖仓一体架构在数据湖与数据仓库之间实现了动态转换，源码以满足不同业务场景的源码疫情信息管理系统 源码需求。

       移动云 LakeHouse 实践

       移动云采用云原生大数据分析 LakeHouse 架构，源码它基于移动云对象存储 EOS 和内置 HDFS，源码提供支持 Hudi 存储机制的源码湖仓一体方案。内置 Spark 引擎支持交互式查询，源码快速洞察业务数据变化。源码

       核心功能包括存储和计算分离、源码一键入湖、源码智能元数据发现和按量计算等。源码在基于 RBF 的源码逻辑视图中，移动云借鉴 RBF 的QQ新闻源码统一视图隔离能力，实现存储资源的多租户隔离，通过 Zookeeper 和 RBF 服务容器化部署，用户可以快速创建、扩展和回收资源。

       公有云场景下，移动云通过修改 Hive 源码在表属性中添加 s3 认证参数，实现多租户效果，无需重启 Hive 服务。在大数据生态中，多种计算引擎通过 Metastore 服务访问 Hive 数据，移动云基于 Hive 表属性实现获取对象存储认证参数插件，简化业务开发流程。

       Serverless 实现中，移动云通过 RBF 的多租户实现，将 Spark 进程运行在安全隔离的fa助手源码 K8S Namespace 中，根据资源规格对应不同的计算单元，实现微批和即席 ad-hoc 场景的高效计算资源管理。

       元数据管理与发现模块通过智能识别结构化、半结构化文件的元数据构建数据目录，并提供类 Hive Metastore 的 API 供计算引擎直接访问。

       移动云引入 FlinkX 实现高效数据迁移，支持多种异构数据源之间的数据同步。Kyuubi 支持多租户、多种计算引擎的 JDBC 连接服务，提供高可用性和负载均衡，同时优化和改造了相应的模块以适应移动云的账号体系及 LakeHouse 架构。

       在构建云原生大数据分析平台时，LakeHouse 支持多样化数据来源，并提供离线批处理、实时计算、永不踏空源码交互式查询能力，节省了传统大数据平台所需的软硬件资源、研发成本和运维成本。

       在私有云场景下，引入 Lakehouse 能力，统一数据存储和管理，形成湖仓一体的元数据视图，适应多种数据统一存储和管理的需求。

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、稳定性和故障恢复机制，webrtc源码移植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，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、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。