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Flink CDC（Change Data Capture）用于捕获数据库变化数据，其核心技术涉及追踪及传递数据库变更事件。要理解Flink CDC如何推算，关注几个关键点：
数据捕获：Flink通过连接器（如MySQL CDC Connector）监听数据库的binlog，实时捕获插入、更新、删除等变更事件。
事件处理：捕获的变更事件转换为数据流，在Flink中进行处理。这包括对事件的时间戳管理、事件排序保证一致性。
状态管理：Flink维护状态来处理复杂的窗口计算、聚合等，确保在处理无界数据流时的容错性和精确一次处理语义。
数据输出：处理后的数据可被写入各种sink，如再加载到其他数据库、消息队列或存储系统中。
性能监控：通过检查numRecordsIn, numRecordsOut等指标，以及currentEmitEventTimeLag和currentFetchEventTimeLag来监控数据处理的实时状态和延迟，评估Source的读取与处理能力。
Flink CDC通过集成特定连接器实时捕获数据变更，利用Flink强大的流处理能力进行转换与计算，并确保数据的最终一致性和低延迟输出，同时提供了丰富的监控指标来确保数据处理的健康度和效率。
2024-05-01 21:12:27赞同 展开评论 打赏 -
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每小时数据条数，每条数据大小，状态后端 ttl多久 等。此回答来自钉群Flink CDC 社区 。
2024-05-01 13:03:41赞同 2 展开评论 打赏
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