flink cdc抽取mongodb

Flink CDC 抽取 MongoDB

引言

随着大数据时代的到来，越来越多的企业开始关注数据的实时处理和分析能力。而 Flink 作为一个流式大数据处理框架，因其高性能、低延迟和易用性而受到广泛关注。在实时数据处理过程中，CDC（Change Data Capture）技术非常重要，它能够实现对数据源变化的实时捕获和处理。本文将介绍如何使用 Flink CDC 抽取 MongoDB 数据库中的数据。

CDC 技术简介

CDC 技术是指通过监听数据源的变化，将变化的数据实时捕获并传输到下游系统进行处理。在传统的数据抽取过程中，每次都需要全量扫描数据源，这样不仅效率低下，而且会对数据源造成较大的压力。而采用 CDC 技术，只需监听变化的数据，可以大大减少对数据源的压力，并且可以实现实时数据处理，提高数据的时效性。

Flink CDC 抽取 MongoDB 数据

Flink 是一个流式大数据处理框架，它支持从各种数据源中抽取数据，并进行实时处理。下面将介绍如何使用 Flink CDC 抽取 MongoDB 数据库中的数据。

准备工作

在开始之前，需要安装以下环境和工具：

• JDK 1.8+
• Maven
• Apache Flink
• MongoDB

创建 Flink 项目

首先，我们需要创建一个 Flink 项目。使用以下 Maven 命令创建一个新的 Flink 项目：

mvn archetype:generate -DarchetypeGroupId=org.apache.flink -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java -DarchetypeVersion=1.13.2 -DgroupId=com.example -DartifactId=flink-cdc-mongodb -Dversion=1.0-SNAPSHOT -Dpackage=com.example.flinkcdc

添加依赖

在 pom.xml 文件中添加以下依赖：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-table-api-java-bridge_2.12</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-connector-kafka-base_2.12</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-json</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.mongodb.kafka</groupId>
        <artifactId>mongo-kafka-source</artifactId>
        <version>${mongo.kafka.version}</version>
    </dependency>
</dependencies>

编写代码

在 src/main/java/com/example/flinkcdc 目录下创建一个名为 FlinkCDCMongoDB.java 的 Java 文件，并编写以下代码：

package com.example.flinkcdc;

import org.apache.flink.api.common.restartstrategy.RestartStrategies;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.table.api.DataTypes;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.TableSchema;
import org.apache.flink.table.descriptors.*;
import org.apache.flink.table.types.DataType;
import org.apache.flink.table.types.logical.RowType;
import org.apache.flink.types.Row;

public class FlinkCDCMongoDB {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 设置 Flink 运行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.noRestart());
        env.enableCheckpointing(5000);
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);

        // 设置 MongoDB 连接配置
        DescriptorProperties properties = new DescriptorProperties();
        properties.putString("connector.property-version