Flink CDC 实时计算的数据湖选择
（图片来源网络，侵删）
Flink CDC（Change Data Capture，变更数据捕获）是 Apache Flink 社区提供的一种源连接器，用于捕获数据库的变更事件并实时处理，当涉及到将 CDC 数据持久化到数据湖中时，需要选择一个合适的数据湖存储解决方案，以下是一些常见的数据湖选项：
1. Apache Hudi
| 特性 | 优点 |
| 支持增量更新和删除 | 可以精确地更新或删除数据湖中的记录 |
| 支持实时查询 | 可以在数据湖上执行实时查询 |
| 支持索引 | 提高查询性能 |
| 与 Flink CDC 集成良好 | 可以直接从 Flink 写入 Hudi 数据湖 |
2. Delta Lake
| 特性 | 优点 |
| ACID 事务支持 | 确保数据的一致性和可靠性 |
| 支持时间旅行 | 可以查看历史版本的数据 |
| 与 Flink CDC 集成良好 | 可以直接从 Flink 写入 Delta Lake |
| 支持实时查询 | 可以在数据湖上执行实时查询 |
3. Iceberg
| 特性 | 优点 |
| 支持分区和分桶 | 提高查询性能 |
| 支持时间旅行 | 可以查看历史版本的数据 |
| 支持 ACID 事务 | 确保数据的一致性和可靠性 |
| 与 Flink CDC 集成良好 | 可以直接从 Flink 写入 Iceberg |
4. Open Source Data Lake (OSDL)
| 特性 | 优点 |
| 支持多种存储格式 | 可以根据需求选择不同的存储格式 |
| 支持元数据管理 | 方便管理和查询数据湖中的元数据 |
| 支持实时查询 | 可以在数据湖上执行实时查询 |
| 与 Flink CDC 集成良好 | 可以直接从 Flink 写入 OSDL |
归纳
以上是一些常用的数据湖选项，它们都可以与 Flink CDC 集成良好，并提供实时查询功能，根据具体需求，可以选择适合的数据湖解决方案，如果需要支持增量更新和删除，可以选择 Apache Hudi；如果需要 ACID 事务支持，可以选择 Delta Lake。
原创文章，作者：未希，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.com/ask/561345.html
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