flink cdc同步mysql到kafka

Flink CDC 同步 MySQL 到 Kafka

Apache Flink 是一个流式计算框架，可以用来处理实时数据流。而 Flink CDC 则是 Flink 的一个插件，用于捕捉数据库变更的信息，比如 MySQL 中的 insert、update、delete 操作，并将这些变更同步到其他系统，比如 Kafka。

如何实现

首先，我们需要在 Flink 项目中引入 Flink CDC 的依赖。可以在项目的 pom.xml 文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-cdc</artifactId>
    <version>1.14.0</version>
</dependency>

接下来，我们可以使用 Flink CDC 来监听 MySQL 数据库的变更，然后将这些变更数据写入 Kafka。下面是一个简单的示例代码：

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;

public class FlinkCDCtoKafka {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

        String sourceDDL = "CREATE TABLE source_table (\n" +
                "  id INT,\n" +
                "  name STRING\n" +
                ") WITH (\n" +
                "  'connector' = 'mysql-cdc',\n" +
                "  'hostname' = 'localhost',\n" +
                "  'port' = '3306',\n" +
                "  'username' = 'root',\n" +
                "  'password' = 'password',\n" +
                "  'database-name' = 'test',\n" +
                "  'table-name' = 'source_table'\n" +
                ")";

        String sinkDDL = "CREATE TABLE sink_table (\n" +
                "  id INT,\n" +
                "  name STRING\n" +
                ") WITH (\n" +
                "  'connector' = 'kafka',\n" +
                "  'topic' = 'output_topic',\n" +
                "  'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092'\n" +
                ")";

        tableEnv.executeSql(sourceDDL);
        tableEnv.executeSql(sinkDDL);

        String query = "INSERT INTO sink_table SELECT id, name FROM source_table";
        tableEnv.executeSql(query);

        env.execute();
    }
}

在上面的示例中，我们首先定义了一个 MySQL 的 source table 和一个 Kafka 的 sink table。然后我们使用 Flink SQL 执行语句将 source table 中的数据写入 sink table 中。

状态图

下面是一个简单的状态图，展示了 Flink CDC 同步 MySQL 到 Kafka 的流程：

stateDiagram
    [*] --> SourceTable
    SourceTable --> SinkTable: Sync Data
    SinkTable --> [*]: End

总结

通过 Flink CDC，我们可以轻松地实现将 MySQL 中的数据变更同步到 Kafka 中的功能。希望本文对您有所帮助，谢谢阅读！