mysql flink cdc

MySQL Flink CDC

介绍

MySQL是一个广泛使用的关系型数据库管理系统，而Flink是一个开源的流处理框架。Change Data Capture（CDC）是一种用于捕获数据库更改并将其传递到其他系统的技术。本文将介绍如何使用Flink的CDC功能来捕获MySQL数据库的更改。

环境设置

在开始之前，我们需要设置一些环境。

• 安装Java Development Kit (JDK) 8或更高版本。
• 下载并安装Apache Flink。
• 下载并安装MySQL数据库。

使用Flink CDC

Flink提供了一个名为Debezium的库，它可以用于捕获和处理CDC事件。Debezium支持多种数据库，包括MySQL。下面是使用Flink CDC捕获MySQL数据库更改的步骤：

步骤1：添加依赖项

首先，我们需要将Debezium库添加为Flink的依赖项。在pom.xml文件中添加以下依赖项：

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-connector-filesystem_2.12</artifactId>
  <version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>io.debezium</groupId>
  <artifactId>debezium-connector-mysql</artifactId>
  <version>1.5.0.Final</version>
</dependency>

步骤2：配置Flink CDC连接

接下来，我们需要配置Flink CDC连接到MySQL数据库。创建一个Java类，并添加以下代码：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import io.debezium.config.Configuration;
import io.debezium.embedded.EmbeddedEngine;
import io.debezium.embedded.EmbeddedEngine.CompletionCallback;

public class FlinkCDC {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

    Configuration config = Configuration.create()
        .with("connector.class", "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector")
        .with("offset.storage", "org.apache.kafka.connect.storage.FileOffsetBackingStore")
        .with("offset.storage.file.filename", "/tmp/offsets.dat")
        .with("offset.flush.interval.ms", 60000)
        .with("database.hostname", "localhost")
        .with("database.port", 3306)
        .with("database.user", "root")
        .with("database.password", "password")
        .with("database.server.name", "mysql-server")
        .with("database.history",
              "io.debezium.relational.history.FileDatabaseHistory")
        .with("database.history.file.filename",
              "/tmp/dbhistory.dat")
        .build();

    SourceFunction<String> sourceFunction = DebeziumSourceFunction.create(config);

    env.addSource(sourceFunction).print();

    env.execute("Flink CDC");
  }
}

步骤3：运行Flink Job

现在，我们已经配置好了Flink CDC连接。我们可以运行这个Flink Job来捕获MySQL数据库的更改。运行以下命令：

./bin/flink run -c com.example.FlinkCDC <path to jar file>

步骤4：处理CDC事件

一旦Flink CDC开始运行，它将捕获MySQL数据库的更改并将其作为事件流发送给Flink作业。我们可以使用Flink的操作符来处理这些事件，例如filter、map和reduce等。

下面是一个简单的示例，使用Flink的filter操作符过滤掉一些特定的事件：

import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import io.debezium.config.Configuration;
import io.debezium.embedded.EmbeddedEngine;
import io.debezium.embedded.EmbeddedEngine.CompletionCallback;

public class FlinkCDC {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

    // ...

    SourceFunction<String> sourceFunction = DebeziumSourceFunction.create(config);

    env.addSource(sourceFunction)
       .filter(new FilterFunction<String>() {
         @Override
         public boolean filter(String event) throws Exception {
           return !event.contains("ignore");
         }
       })
       .print();

    env.execute("F