如何实现“flink cdc mysql es 多张表写入一张表”

一、流程概要

以下是整个实现过程的步骤概要：

gantt
    title “flink cdc mysql es 多张表写入一张表” 实现流程
    section 步骤
    准备工作        :a1, 2022-01-01, 10d
    创建 Flink 任务     :a2, after a1, 5d
    实现 CDC 监控       :a3, after a2, 5d
    将数据写入 Elasticsearch:a4, after a3, 5d

二、具体步骤和代码示例

1. 准备工作

在开始实现之前，需要确保以下准备工作已完成：

  • 搭建好 Flink、MySQL 和 Elasticsearch 的环境
  • 导入需要监控的 MySQL 数据库表
  • 确保 Flink 和 MySQL 连接正常

2. 创建 Flink 任务

首先，创建一个 Flink 任务来实现数据流的处理和传输。

```java
// 创建 Flink 执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 设置 StateBackend 为 RocksDB
env.setStateBackend(new RocksDBStateBackend("hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints"));

// 创建 CDC Source
DebeziumSourceFunction<String> sourceFunction = new MySQLBinlogSourceFunction("mysql-binlog-connector", "mysql-binlog-properties");
DataStream<String> cdcDataStream = env.addSource(sourceFunction);

// 对 CDC 数据进行处理
DataStream<CustomRecord> processedDataStream = cdcDataStream.map(new MyRecordMapFunction());

// 将处理后的数据写入 Elasticsearch
BulkProcessor<CustomRecord> bulkProcessor = new ElasticsearchBulkProcessor("elasticsearch-host", "index", "type");
processedDataStream.addSink(bulkProcessor);


### 3. 实现 CDC 监控

编写 CDC 监控功能，保证能够从 MySQL 中捕获变更数据。

```markdown
```java
public class MySQLBinlogSourceFunction implements DebeziumSourceFunction<String> {
    // 实现 CDC 监控功能
}


### 4. 将数据写入 Elasticsearch

最后，编写将处理后的数据写入 Elasticsearch 的代码。

```markdown
```java
public class ElasticsearchBulkProcessor implements SinkFunction<CustomRecord> {
    // 将数据写入 Elasticsearch
}


## 三、总结

通过以上步骤，你可以成功实现“flink cdc mysql es 多张表写入一张表”的功能。希望这篇文章能够帮助你更好地理解和掌握这个过程。

## 四、参考

- [Flink Documentation](
- [Debezium Documentation](