Flink CDC 如何捕获数据库中的数据变化？
Apache Flink CDC（Change Data Capture）通常使用数据库的事务日志（Transaction Log）来捕获数据库中的数据变化。具体捕获的方式可能因数据库类型而异，以下是一般性的步骤：
1、MySQL 的 Binlog 捕获：对于 MySQL 数据库，Flink CDC 使用 MySQL 的二进制日志（Binlog）来捕获数据变化。Binlog 记录了数据库中的插入、更新和删除等操作。Flink 提供了 flink-connector-mysql-cdc 模块，用于与 MySQL 数据库集成。该模块通过读取 MySQL 的 Binlog 来捕获变更。
2、PostgreSQL 的逻辑复制捕获：对于 PostgreSQL 数据库，Flink CDC 使用 PostgreSQL 的逻辑复制来捕获数据变化。逻辑复制是 PostgreSQL 提供的一种机制，它允许在逻辑层面捕获对数据库的更改。Flink 提供了 flink-connector-postgres-cdc 模块，用于与 PostgreSQL 数据库集成。该模块通过 PostgreSQL 的逻辑复制插槽（replication slot）来捕获变更。
3、Debezium Connector 捕获：Flink 还可以使用 Debezium 连接器，它是一个开源的 CDC 连接器，支持多种数据库，包括 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等。Debezium 连接器负责监控数据库的事务日志，并将变更事件输出到 Kafka 中。然后，Flink 可以使用 Flink 的 Kafka Connector 从 Kafka 中读取这些变更事件。
这些捕获变更的方法都旨在实现对数据库的实时或近实时捕获，以便 Flink 可以及时处理变更事件并保持数据同步。用户需要根据使用的数据库类型选择相应的 CDC 捕获模块，并根据具体需求进行配置。
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