flink cdc 读多张mysql 表

原创

mob64ca12e51ecb 2024-06-30 05:00:57 ©著作权

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从多张 MySQL 表中读取数据：Flink CDC

引言

Flink 是一个基于流处理的大数据计算引擎，能够处理实时数据流以及批量数据。而 CDC（Change Data Capture）是一种用于捕获数据库变更的技术，可以用来实时监控数据库表中的数据变化。在本文中，将介绍如何使用 Flink CDC 从多张 MySQL 表中读取数据，并进行相应处理。

Flink CDC 的基本原理

Flink CDC 通过监听数据库的 binlog 实现数据的实时捕获。当数据库表中的数据发生变化时，binlog 记录了这些变化的信息，Flink CDC 则可以将这些变化解析出来，进而实现对数据的实时处理。

读取多张 MySQL 表的数据

假设我们有两张 MySQL 表，分别为 table1 和 table2，我们希望使用 Flink CDC 从这两张表中读取数据并对其进行处理。以下是一个简单的 Flink 程序示例：

public class ReadFromMultipleTables {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        
        DebeziumSourceFunction<String> sourceFunction1 = MySQLSource.<String>builder()
            .hostname("localhost")
            .port(3306)
            .username("root")
            .password("root")
            .databaseList("database1")
            .tableList("table1")
            .deserializer(new MyStringDebeziumDeserializationSchema())
            .build();
        
        DebeziumSourceFunction<String> sourceFunction2 = MySQLSource.<String>builder()
            .hostname("localhost")
            .port(3306)
            .username("root")
            .password("root")
            .databaseList("database2")
            .tableList("table2")
            .deserializer(new MyStringDebeziumDeserializationSchema())
            .build();
        
        DataStream<String> stream1 = env.addSource(sourceFunction1);
        DataStream<String> stream2 = env.addSource(sourceFunction2);
        
        // 对 stream1 和 stream2 进行相应处理
        stream1.print();
        stream2.print();
        
        env.execute("ReadFromMultipleTables");
    }
}

在上面的示例中，我们分别创建了两个 DebeziumSourceFunction 分别用于读取 table1 和 table2 表中的数据，并将其添加到 Flink 的执行环境中。最后，我们对这两个数据流进行打印处理。

状态图

下面是一个简单的状态图，展示了 Flink CDC 从多张 MySQL 表中读取数据的过程：

stateDiagram
    [*] --> Initialize
    Initialize --> ReadingData: Start reading data
    ReadingData --> ProcessData: Data processing
    ProcessData --> [*]: Finish

序列图

下面是一个简单的序列图，展示了 Flink CDC 读取多张 MySQL 表数据的交互过程：

sequenceDiagram
    participant Flink
    participant MySQL1
    participant MySQL2
    Flink ->> MySQL1: 发起读取请求
    MySQL1 -->> Flink: 返回数据流
    Flink ->> MySQL2: 发起读取请求
    MySQL2 -->> Flink: 返回数据流