Flink CDC 的应用场景是什么？

Apache Flink CDC（Change Data Capture）适用于多种实时数据处理场景，特别是那些需要捕获和处理数据库中数据变更的应用。以下是一些 Flink CDC 的典型应用场景：

1、实时数据仓库更新：Flink CDC 可以用于捕获数据库中的变更，并将这些变更实时地反映到数据仓库中。这样，数据仓库中的数据可以与源数据库保持同步，支持实时的分析和报表生成。

2、实时数据同步和迁移：当存在多个数据存储系统时，Flink CDC 可以用于实时地捕获一个存储系统中的数据变更，并将这些变更同步到另一个存储系统中，实现实时的数据同步和迁移。

3、微服务架构中的事件驱动：在微服务架构中，Flink CDC 可以用于捕获数据库中的变更事件，将其作为事件流进行处理，从而实现基于事件驱动的微服务通信和协同。

4、实时监控和报警：Flink CDC 可以用于实时地监控数据库中的变更，例如，捕获敏感数据的变更并触发实时报警。这对于保持数据安全性和故障排查非常有用。

5、日志和审计记录：Flink CDC 可以用于捕获数据库中的数据变更，并将这些变更写入日志或审计记录中。这有助于实现数据库操作的可追溯性和审计。

6、流式 ETL（Extract, Transform, Load）：Flink CDC 可以用于捕获数据库中的变更数据，然后经过一系列的转换处理，最终加载到目标系统中。这支持实时的流式 ETL 操作。

7、实时事件处理：Flink CDC 可以用于将数据库中的变更事件转化为实时的数据流，用于支持各种实时事件处理应用，如实时计算、实时推荐等。

总体而言，Flink CDC 在需要实时捕获和处理数据库中数据变更的场景下具有广泛的应用。通过将 CDC 数据与 Flink 的其他特性集成，用户可以构建出高度灵活和功能强大的实时数据处理应用程序。