Apache Iceberg와 Flink CDC 심층 탐구

1. 소개

• CDC(Change Data Capture)를 통한 데이터 흐름 이해
• Apache Iceberg와 Flink 소개

2. Apache Flink으로 MySQL 데이터를 Apache Iceberg로 가져오기

• Flink CDC를 통한 MySQL 데이터 수집
• Iceberg 테이블에 데이터 적재

3. Iceberg 테이블 관리

• Iceberg 테이블 버전 관리
• 테이블 스키마 변경 관리

4. Flink과 Iceberg를 이용한 데이터 운영

• Flink 잡을 통한 Iceberg 테이블 업데이트
• Iceberg 메타데이터 관리 및 백업

결론

• 플링크와 아이스버그를 함께 사용하는 데이터 파이프라인의 장점과 운영 방안에 대한 요약
• 데이터 품질과 신뢰도를 확보하기 위한 아키텍처 설계와 운영 전략

마크다운 형식 예시:

# Apache Iceberg와 Flink CDC 심층 탐구

## 소개
- CDC(Change Data Capture)를 통한 데이터 흐름 이해
- Apache Iceberg와 Flink 소개

## Apache Flink으로 MySQL 데이터를 Apache Iceberg로 가져오기
- Flink CDC를 통한 MySQL 데이터 수집
- Iceberg 테이블에 데이터 적재

## Iceberg 테이블 관리
- Iceberg 테이블 버전 관리
- 테이블 스키마 변경 관리

## Flink과 Iceberg를 이용한 데이터 운영
- Flink 잡을 통한 Iceberg 테이블 업데이트
- Iceberg 메타데이터 관리 및 백업

## 결론
- 플링크와 아이스버그를 함께 사용하는 데이터 파이프라인의 장점과 운영 방안에 대한 요약
- 데이터 품질과 신뢰도를 확보하기 위한 아키텍처 설계와 운영 전략