通过flinkCDC读取mysql中的表作为广播流

引言

Flink是一个开源的分布式流处理框架，可以用于处理大规模的实时数据流。而CDC（Change Data Capture）是一种数据同步技术，用于捕获和复制数据库中的变更。在实际应用中，我们经常需要将数据库中的数据实时同步到Flink中进行处理。本文将介绍如何使用Flink CDC读取MySQL中的表作为广播流，实现实时数据的处理。

准备工作

在开始之前，我们需要准备一些必要的工具和环境：

  • Flink：确保你已经安装并配置好了Flink。
  • MySQL：确保你已经安装并配置了MySQL，并且在其中创建了相应的表。

Flink CDC

Flink CDC是Flink社区提供的一个用于从数据库中捕获变更数据的工具。它可以通过监控数据库的binlog日志来实时捕获变更，并将变更数据以流的形式输出到Flink中进行处理。在本文中，我们将使用Flink CDC来读取MySQL中的表作为广播流。

步骤一：创建Flink作业

首先，我们需要创建一个Flink作业来读取MySQL中的表作为广播流。我们可以使用Flink的DataStream API来定义作业的逻辑。

// 导入必要的包
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.api.common.state.BroadcastState;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.BroadcastProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

// 创建一个SourceFunction，用于从MySQL中读取数据
public class MySQLSource implements SourceFunction<String> {
  @Override
  public void run(SourceContext<String> ctx) throws Exception {
    // 读取MySQL中的数据，并将其发送到ctx中
  }

  @Override
  public void cancel() {}
}

// 创建一个BroadcastProcessFunction，用于处理广播流和主流的数据
public class ProcessFunction extends BroadcastProcessFunction<String, String, String> {
  @Override
  public void processElement(String value, ReadOnlyContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
    // 处理主流的数据
  }

  @Override
  public void processBroadcastElement(String value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
    // 处理广播流的数据
  }
}

// 创建Flink作业
public class FlinkJob {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // 创建Flink的执行环境
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

    // 创建广播流
    DataStream<String> broadcastStream = env.addSource(new MySQLSource());

    // 创建主流
    DataStream<String> mainStream = env.fromElements("data");

    // 将广播流和主流进行连接
    mainStream.connect(broadcastStream)
        .process(new ProcessFunction())
        .print();

    // 启动作业
    env.execute("Flink Job");
  }
}

在上述代码中，我们定义了一个MySQLSource类，用于从MySQL中读取数据，并将其发送到Flink的主流中。同时，我们还定义了一个ProcessFunction类，用于处理广播流和主流的数据。

步骤二：配置Flink CDC

接下来，我们需要配置Flink CDC来读取MySQL中的表数据。我们可以使用Flink的Table API来配置CDC的相关参数。

// 导入必要的包
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;

public class CDCConfig {
  public static void main(String[] args) {
    // 创建Flink Table环境
    EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().build();
    TableEnvironment tEnv = TableEnvironment.create(settings);

    // 配置CDC
    tEnv.executeSql("CREATE TABLE cdc_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' = 'table'\n" +
        ")");