本文主要是介绍CDC 整合方案：Flink 集成 Confluent Schema Registry 读取 Debezium 消息写入 Hudi，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！
本文介绍的整体方案选型是：使用 Kafka Connect 的 Debezium MySQL Source Connector 将 MySQL 的 CDC 数据 （Avro 格式）接入到 Kafka 之后，通过 Flink 读取并解析这些 CDC 数据，其中，数据是以 Confluent 的 Avro 格式存储的，也就是说，Avro 格式的数据在写入到 Kafka 以及从 Kafka 读取时，都需要和 Confluent Schema Registry 进行交互，从而获取 Schema 信息，消息经 Flink 读取后会写入到 Hudi 表，从而完成全部的数据接入工作。
1. 前置依赖
本文不会展开介绍 CDC 数据进入 Kafka 之前的操作，此部分可以参考 [《CDC一键入湖：当 Apache Hudi DeltaStreamer 遇见 Serverless Spark》](https://laurence.blog.csdn.net/article/details/132011197) 一文的前半部分架构以及第 2 节环境准备部分的介绍，以下是前半部分数据管道使用到的相关组件的构建方法和文档：
①MySQL：如果仅以测试为目的，建议使用Debezium提供的官方Docker镜像，构建操作可参考其官方文档（下文将给出的操作示例所处理的CDC数据就是自于该MySQL镜像中的inventory数据库）ÿ
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