Flink CDC中这个监听的数据变更是默认丢到kafka 里面吗？ 我该已什么方式去获取到这个表

在Flink CDC中，监听到的数据变更并不会默认丢到Kafka中。Flink CDC的核心功能是捕获数据库的变更数据（如MySQL的binlog），并将其作为流式数据源供Flink作业消费。具体如何处理这些变更数据取决于您的作业配置和业务需求。

以下是详细的解答和操作建议：

1. Flink CDC 数据变更的默认行为

Flink CDC通过监听数据库的日志（如MySQL的binlog）捕获数据变更，并将这些变更以流的形式提供给Flink作业。默认情况下，这些变更数据不会自动写入Kafka，而是直接在Flink作业中进行处理。

如果您希望将这些变更数据写入Kafka，需要显式地配置一个Kafka结果表，并将Flink CDC捕获的数据写入该表。

2. 如何获取表的变更消息

要获取表的变更消息，您可以通过以下步骤实现：

(1) 配置Flink CDC源表

首先，定义一个Flink CDC源表来捕获目标数据库表的变更数据。例如，针对MySQL数据库，可以使用如下DDL语句创建CDC源表：

CREATE TABLE mysql_source_table (
    id BIGINT,
    name STRING,
    description STRING,
    weight DECIMAL(10, 2),
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    'hostname' = 'your-mysql-host',
    'port' = '3306',
    'username' = 'your-username',
    'password' = 'your-password',
    'database-name' = 'your-database',
    'table-name' = 'your-table'
);

上述配置会监听your-table表的变更数据，并将其作为流式数据源提供给Flink作业。

(2) 将变更数据写入Kafka

如果需要将变更数据写入Kafka，可以定义一个Kafka结果表，并将CDC源表的数据写入该表。例如：

CREATE TABLE kafka_sink_table (
    id BIGINT,
    name STRING,
    description STRING,
    weight DECIMAL(10, 2)
) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'your-kafka-topic',
    'properties.bootstrap.servers' = 'your-kafka-broker',
    'format' = 'json'
);

INSERT INTO kafka_sink_table
SELECT * FROM mysql_source_table;

上述配置会将mysql_source_table中的变更数据实时写入Kafka的指定Topic中。

3. 如何消费Kafka中的变更消息

一旦变更数据被写入Kafka，您可以使用Flink或其他工具（如Kafka消费者）来消费这些消息。

(1) 使用Flink消费Kafka消息

定义一个Kafka源表来消费Kafka中的变更消息。例如：

CREATE TABLE kafka_source_table (
    id BIGINT,
    name STRING,
    description STRING,
    weight DECIMAL(10, 2)
) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'your-kafka-topic',
    'properties.bootstrap.servers' = 'your-kafka-broker',
    'format' = 'json'
);

-- 查询Kafka中的变更数据
SELECT * FROM kafka_source_table;

(2) 使用其他工具消费Kafka消息

如果您不使用Flink，也可以通过Kafka自带的消费者工具或第三方工具（如Kafka Connect、Logstash等）消费Kafka中的变更消息。

4. 注意事项与优化建议

(1) 确保网络连通性

Flink与Kafka之间的网络必须连通，否则可能会出现timeout expired while fetching topic metadata的错误。请检查Kafka Broker的Endpoint是否可访问，并确保Flink能够解析相关域名。

(2) 处理重复的变更事件

在非正常情况下（如故障发生时），CDC工具（如Debezium、Canal等）可能会投递重复的变更事件。为了避免重复数据对下游系统的影响，建议在Flink作业中启用去重机制：

SET table.exec.source.cdc-events-duplicate = true;

同时，在源表上定义主键（PRIMARY KEY），以便Flink生成规范化的changelog流。

(3) 跳过Snapshot阶段

如果您只希望从增量数据（Binlog）开始读取，而不读取全量数据（Snapshot），可以通过scan.startup.mode参数控制。例如：

WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    ...
    'scan.startup.mode' = 'latest-offset'
);

上述配置会让Flink CDC跳过Snapshot阶段，直接从最新的Binlog位点开始读取。

5. 版本兼容性说明

您提到使用的是Flink 2.4和Flink CDC 1.6.2。请注意，不同版本之间可能存在兼容性问题。建议参考官方文档确认版本间的兼容性，并根据需要升级到最新稳定版本。

通过以上步骤，您可以成功捕获表的变更消息，并根据需求选择是否将这些消息写入Kafka或其他存储系统。如果有进一步的问题，请随时补充说明！