Flink CDC (Change Data Capture) 是一种基于 Flink 的流式数据处理技术，用于捕获数据源的变化，并将变化发送到下游系统。Flink CDC 可以将数据源的变化转换为流式数据，并实时地将数据流发送到下游系统，以便下游系统及时处理这些变化。
Flink CDC 的工作原理是通过监听数据源的变化，将变化实时地抽取到 Flink 的数据流中，并将数据流发送到下游系统。Flink CDC 支持多种数据源，包括关系型数据库、NoSQL 数据库、消息队列等。
下面是使用 Flink CDC 进行数据变化捕获的一些基本步骤：
创建一个 Flink 环境，并指定要处理的数据源。可以从 MySQL、Oracle、PostgreSQL 等关系型数据库中捕获数据变化。
使用 Flink CDC 库提供的 API，将数据源注册为一个 Flink 的 Source 对象，并指定要捕获的数据表和变化类型。可以捕获 INSERT、UPDATE、DELETE 等类型的变化。
实现一个 Flink 的 DataSink 对象，用于将数据流发送到下游系统，如 Kafka、文件系统等。
下面是一个简单的 Flink CDC 示例，演示了如何从 MySQL 数据库中捕获数据变化，并将变化发送到 Kafka 中：
Copy
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.catalog.Column;
import org.apache.flink.table.catalog.ResolvedSchema;
import org.apache.flink.table.catalog.UniqueConstraint;
import org.apache.flink.table.descriptors.Kafka;
import org.apache.flink.table.descriptors.Schema;
import org.apache.flink.table.descriptors.SchemaValidator;
import org.apache.flink.table.descriptors.StableDescriptor;
import org.apache.flink.table.sources.RowtimeAttributeDescriptor;
import org.apache.flink.table.sources.TableSource;
import org.apache.flink.table.types.DataType;
import org.apache.flink.types.Row;
public class FlinkCdcDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建 Flink 环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);
// 定义 MySQL 数据源
String mysqlSourceDDL = "CREATE TABLE users (\n" +
" user_id BIGINT,\n" +
" user_name STRING,\n" +
" user_age INT,\n" +
" PRIMARY KEY (user_id) NOT ENFORCED,\n" +
" WATERMARK FOR rowtime AS rowtime - INTERVAL '5' SECOND\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' = 'users',\n" +
" 'debezium.snapshot.locking.mode' = 'none',\n" +
" 'debezium.snapshot.mode' = 'initial',\n" +
" 'format' = 'debezium-json'\n" +
")";
tableEnv.executeSql(mysqlSourceDDL);
// 定义 Kafka 数据源
String kafkaSinkDDL = "CREATE TABLE users_sink (\n" +
" user_id BIGINT,\n" +
" user_name STRING,\n" +
" user_age INT,\n" +
" PRIMARY KEY (user_id) NOT ENFORCED,\n" +
" WATERMARK FOR rowtime AS rowtime - INTERVAL '5' SECOND\n" +
") WITH (\n" +
" 'connector' = 'kafka',\n" +
" 'topic' = 'users',\n" +
" 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',\n" +
" 'format' = 'debezium-json'\n" +
")";
tableEnv.executeSql(kafkaSinkDDL);
// 定义数据流转换逻辑
Table sourceTable = tableEnv.from("users");
TableSink<Row> sink = new FlinkKafkaProducer<>("localhost:9092", "users", new SimpleStringSchema());
tableEnv.registerTableSink("users_sink", new String[]{"user_id", "user_name", "user_age"}, new DataType[]{DataTypes.BIGINT(), DataTypes.STRING(), DataTypes.INT()}, sink);
sourceTable.insertInto("users_sink");
// 启动 Flink 任务
env.execute("Flink CDC Demo");
}
}
以上示例演示了如何使用 Flink CDC 从 MySQL 数据库中捕获数据变化，并将变化发送到 Kafka 中。在示例中，使用了 Flink 的 Table API 和 SQL API，以及 Flink CDC 库提供的 API，实现了数据流的注册和转换。
