Flink CDC里大佬这个是按照apache cdc文档改的，应该怎么办？需要降到2.4.1吗？

Flink CDC与Apache CDC文档的对比

Flink CDC（Change Data Capture）是一个用于捕获数据库中变更数据的库，它允许用户实时获取数据变更事件，Apache CDC是Apache软件基金会下的一个项目，旨在提供一种标准化的方法来捕获和处理数据变更，两者在功能上有一定的相似性，但也存在一些差异。

Flink CDC的特点

1、基于Flink框架，可以无缝集成到Flink数据处理流程中。

2、支持多种数据源，如MySQL、PostgreSQL等。

3、提供了丰富的API，方便用户自定义数据处理逻辑。

4、支持Exactlyonce语义，确保数据的准确性。

5、支持流式处理和批处理两种模式。

Apache CDC的特点

1、独立于任何数据处理框架，可以与其他框架（如Spark、Flink）集成。

2、支持多种数据源，如MySQL、Oracle等。

3、提供了简洁的API，方便用户快速上手。

4、支持Atleastonce语义，保证数据的完整性。

5、专注于流式处理。

是否需要降级到2.4.1版本

从上述特点来看，Flink CDC与Apache CDC在功能上有一定的重叠，但并不完全相同，如果您的需求是基于Flink框架进行实时数据处理，那么使用Flink CDC是更好的选择，而如果您希望将CDC与其他数据处理框架集成，或者使用Apache CDC提供的特定功能，那么可以考虑使用Apache CDC。

关于是否需要降级到2.4.1版本，这取决于您的具体需求和技术栈，如果您使用的是较旧的Flink版本，并且希望使用Flink CDC，那么可能需要降级到2.4.1版本以保持兼容性，但如果您使用的是较新的Flink版本，那么可以尝试使用最新版本的Flink CDC，以获得更多新功能和性能优化。

相关问答FAQs

Q1: Flink CDC与Apache CDC有何不同？

A1: Flink CDC是基于Flink框架的CDC库，主要用于实时数据处理，而Apache CDC是独立的CDC框架，可以与其他数据处理框架集成，两者在功能上有一定的相似性，但也存在一些差异，如支持的数据源、API设计等。

Q2: 如何选择合适的CDC框架？

A2: 选择合适的CDC框架取决于您的需求和技术栈，如果您使用的是Flink框架并希望进行实时数据处理，那么可以选择Flink CDC，而如果您希望将CDC与其他框架集成，或者使用Apache CDC提供的特定功能，那么可以选择Apache CDC，在选择时，还需要考虑框架的成熟度、社区支持等因素。