本文主要是介绍Flink CDC 与 Kafka 集成：State Snapshot 还是 Changelog？Kafka 还是 Upsert Kafka？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
我们知道，尽管 Flink CDC 可以越过 Kafka，将关系型数据库中的数据表直接“映射”成数据湖上的一张表（例如 Hudi 等）， 但从整体架构上考虑，维护一个 Kafka 集群作为数据接入的统一管道是非常必要的，这会带来很多收益。
在 Flink CDC 之前，以 Debezium + Kafka Connect 为代表的技术组合都是将数据库的CDC数据先接入到 Kafka 中，然后再由后续的组件解析和处理。引入 Flink CDC 后，我们同样可以沿用这种架构，对于 Flink CDC 来说，这只不过是将原来某种格式的 Sink 表改成了以 Kafka 为 Connector 的 Sink 表，改动及其微小。同时，Flink CDC 本身的架构和使用方式要比 Debezium + Kafka Connect 方案简单地多得多（后者需要专门的 Kafka Connect 集群），所以，使用 Flink CDC 将关系数据的 CDC 数据接入到 Kafka 这一方案，是非常不错的一种技术选型。
本文，我们会围绕这一主题，专门研究与之有关的两个 Connector：kafka / upsert-kafka 和两种 Foramt： json / debezium-json 之间的四种组合，通过四个测试来阐述：kafka 和 upsert-kafka 两种 connector 之间的区别，以及 debezium-json 这种格式和普通 json 格式的区别又是什么。在详细展开前，我们先将重要结论梳理如下：
| Source Table | Sink Table | 是否能工作< |
|---|
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