Flink CDC 是一个用于捕获数据库变更事件的工具，它可以帮助用户实时处理数据流。

Flink CDC 里这是什么问题？

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单元表格：

问题	描述
Flink CDC是什么？	Flink CDC（Change Data Capture）是Apache Flink的一个子模块，用于捕获数据库或其他数据源中的数据变更，它能够实时地将数据变更事件流式传输到Flink应用程序中进行处理和分析。
Flink CDC的工作原理是什么？	Flink CDC通过监听数据库的binlog或日志文件来捕获数据变更事件，当有数据变更发生时，Flink CDC会解析并提取相关的变更信息，然后将其转换为Flink的数据流形式，以便进行后续的处理和分析。
Flink CDC支持哪些数据库？	Flink CDC目前支持MySQL、PostgreSQL、Oracle和SQL Server等主流数据库，对于其他数据库，可以通过编写自定义的连接器来实现对特定数据库的支持。
Flink CDC如何保证数据的一致性？	Flink CDC通过使用基于时间戳的水印机制来保证数据的一致性，在数据传输过程中，Flink CDC会根据每个数据变更事件的时间戳生成一个水印，并将其发送给消费者，消费者在处理数据时可以根据水印来判断数据的新旧程度，从而保证数据的一致性。
Flink CDC如何处理并发写入？	Flink CDC通过使用事务隔离级别来处理并发写入，在高并发写入的场景下，Flink CDC会使用可重复读（Read Committed）或串行化隔离级别来避免脏读和不可重复读的问题，Flink CDC还支持基于主键的唯一性约束，以确保数据的一致性和完整性。

相关问题与解答：

1、Flink CDC适用于哪些应用场景？

Flink CDC适用于需要实时处理和分析数据库变更数据的场景，例如实时ETL、实时报表、实时监控等，它可以帮助企业快速获取最新的数据变更信息，并进行实时的业务决策和处理。

2、Flink CDC如何保证数据的可靠性？

Flink CDC通过使用事务隔离级别和基于主键的唯一性约束来保证数据的可靠性，在高并发写入的场景下，Flink CDC会使用可重复读（Read Committed）或串行化隔离级别来避免脏读和不可重复读的问题，Flink CDC还支持基于主键的唯一性约束，以确保数据的一致性和完整性。

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