第 15 章 MySQL 接入：Flink CDC 实时同步

第 15 章 MySQL 接入：Flink CDC 实时同步

章节定位：第五篇（数据接入）的开篇。前四篇把 Fluss 本身的"存、读、分层、联合读、服务"讲完了，但一直有个前提被藏在背景里——湖里的数据、Fluss 里的维表，最初是从哪来的？本章回答最主流的那个来源：业务库 MySQL。核心结论一句话：把 MySQL 的"当前态"通过 Flink CDC 灌进 Fluss 主键表，一次采集同时收获三样东西——亚秒级 Lookup 维表（第 9 章）、$binlogchangelog 分发（第 8 章）、以及自动分层的湖表（第 12 章）。这就是"一采多用"的星型分发，也是"先存成表、再让所有下游来取"对"点到点直灌"的取代。

版本基线：Fluss 1.0.0 + Flink 2.3（connectorfluss-flink-2.3-1.0.0）+Flink CDC 3.6.x（★ Fluss Pipeline sink 自3.5.0起支持）+ Paimon 2.0/1.4 + Doris 4.1.x + Kafka 3.x + MySQL 8.0/8.4 + DolphinScheduler 3.x + JDK 17

前置知识：第 5 章（主键表 Upsert / 部分更新 /