作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着互联网企业的发展，收集、存储和处理海量数据的需求越来越迫切。但是单纯依靠大数据技术无法解决当前面临的挑战，比如数据快速增长带来的业务发展的压力、数据质量不断提升对业务的影响、多方参与到数据分析中产生价值，这些都需要在当下快速迭代的同时顺应行业的变化进行数据管理策略的调整。数据的增量更新技术正成为解决上述挑战的有效途径之一。数据增量更新是指对历史数据进行更新，获取最新的、更全面的信息，增强数据分析和挖掘的效果。虽然近年来数据分析、挖掘等领域已经取得了长足的进步，但由于数据量巨大、处理复杂性及分布式计算规模限制，传统的数据增量更新方法效率低下。于是，业界提出基于云平台的分布式数据处理框架，通过将不同时间段的数据集成到一起，实现数据增量更新的方法被广泛采用。但是云平台数据处理框架仍然存在诸多挑战，比如时延高、容灾能力差、缺乏模型训练等，为了降低数据增量更新框架的技术难度，减少框架用户的编程负担、提高数据更新的效率、解决实际场景中的挑战，本文将介绍如何利用Kubernetes平台部署高性能的分布式数据处理框架Flink CDC（Change Data Capture）。Flink CDC是一个基于分布式数据流引擎Apache Flink开发的分布式框架，能够通过监听MySQL数据库的数据变动日志，实时读取并整合增量的数据，支持以多种形式输出增量数据，包括Kafka、HBase、ClickHouse等。本文将从以下几个方面详细阐述数据增量更新技术、Flink CDC、Kubernetes等概念、原理及应用。
2.基本概念术语说明
2.1 数据增量更新
数据增量更新是指对历史数据进行更新，获取最新的、更全面的信息，增强数据分析和挖掘的效果。它的