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业务库（MySQL）的数据要同步到数仓（HDFS），每天定时跑任务，实时业务（如订单Binlog）需要立刻同步到分析平台（Kafka），
传统的数据集成工具往往存在批流分离，技术栈复杂（需同时维护Flink、Spark、Sqoop等）
同时支持批处理（静态数据）和流处理（实时数据），一套架构搞定全场景同步，还能降低开发和运维难度，基于Apache Flink工具——ChunJun（原FlinkX）
ChunJun（原名FlinkX）是一款基于Apache Flink的易用、稳定、高效的批流一体数据集成工具，它的核心目标是解决“不同数据源之间数据同步和计算”的难题，尤其擅长处理静态数据（如MySQL、HDFS）和实时变化数据（如Binlog、Kafka）的采集与同步
- 批处理模式（静态数据）：定时或一次性同步MySQL、Oracle等数据库的数据到HDFS、Hive等数仓，适合T+1报表、离线分析场景；
- 流处理模式（实时数据）：实时捕获Binlog（数据库变更日志）、Kafka消息流等动态数据，同步到下游分析平台（如实时数仓、大屏展示），适合实时监控、风控等场景；
- 批流一体：同一套代码/配置，既能跑批任务又能跑流任务，无需为批和流分别开发维护两套系统。
1. 静态数据源（离线批处理）
- 数据库：MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server等关系型数据库；
- 大数据存储：HDFS、Hive、HBase等离线存储系统；
- 同步模式：全量同步（一次性拉取全部数据）、增量同步（基于时间戳/自增ID同步新增数据）、定时任务（如每天凌晨同步一次）。
2. 实时数据源（流式处理）
- 变更数据捕获（CDC）：通过监听MySQL/Oracle的Binlog，实时获取表数据的增删改操作（如订单状态从“待支付”变为“已支付”）；
- 消息队列：Kafka、RocketMQ等实时消息流（如用户行为日志、IoT设备数据）；
- 同步模式：持续监听数据变化并实时同步到下游（如实时数仓、实时计算引擎Flink/Spark Streaming）
支持单一数据源的读写，还能实现多源之间的数据转换与同步（如MySQL数据清洗后写入Hive，或Kafka消息聚合后存入HBase
常见的关系型数据库（MySQL/Oracle）、大数据存储（HDFS/Hive）、实时消息队列（Kafka）、NoSQL（HBase）等，无需额外开发即可快速对
对比维度 | ChunJun（基于Flink的批流一体工具） | DataX（阿里开源离线工具） | Sqoop（Hadoop生态批处理） | Kafka Connect（实时消息集成） | Flink CDC（仅CDC同步） |
|---|---|---|---|---|---|
| 批流支持 | 批流一体（一套架构搞定批+流） | 仅离线批处理 | 仅离线批处理 | 仅实时流处理 | 仅CDC实时同步（需额外开发流任务） |
| 实时性 | 支持Binlog/Kafka实时同步 | 延迟高（小时/天级） | 延迟高（小时/天级） | 实时性高但仅限消息队列 | 实时性好但功能较单一 |
| 数据源覆盖 | 30+种（含数据库/数仓/消息队列） | 主流数据库+HDFS | Hadoop生态为主 | Kafka/RocketMQ等消息队列 | MySQL/Oracle等数据库CDC |
| 功能扩展性 | 基于Flink，可自定义算子与逻辑 | 扩展需修改源码 | 扩展依赖Hadoop生态 | 依赖Connector插件 | 需自行封装流处理逻辑 |
| 精确一次语义 | 支持（Flink Checkpoint机制） | 不支持 | 不支持 | 部分支持 | 部分支持 |
| 易用性 | JSON配置+低代码算子 | 脚本配置但功能固定 | 命令行参数复杂 | 需配置Connector | 需Flink开发经验 |
数据仓库团队：需要将MySQL/Oracle等业务库的数据定时同步到HDFS/Hive，构建离线数仓（T+1报表）；
- 实时计算团队：需要监听数据库Binlog或Kafka消息流，实时同步到Flink/Spark Streaming进行风控、大屏展示；
- 大数据平台运维：需要一套工具同时管理批处理和流处理任务，降低运维复杂度；
- 国产化替代场景：兼容国产数据库（如OceanBase、TiDB）和大数据组件（如Hadoop生态），满足信创需求。
ChunJun凭借基于Flink的批流一体架构、丰富的连接器、高可靠性能与低代码易用性