想用flink读mysql分库分表有办法吗？想要批的不是CDC

当然可以使用Apache Flink读取MySQL分库分表的数据，并且支持批量处理模式，不一定非得采用Change Data Capture (CDC)方式。以下是如何实现这一需求的详细步骤和注意事项：

解决方案

1. 创建MySQL Catalog连接

   • 首先，您需要在Flink程序中定义一个MySQL Catalog，以便能够直接通过Flink SQL访问MySQL数据库。这一步骤允许您利用Catalog来管理数据库连接和元数据信息。

2. 配置分库分表读取

   • 利用MySQL Catalog的特性，您可以指定正则表达式匹配分库分表的库名和表名，从而实现对分库分表数据的合并读取。例如，如果您的分库分表命名规则为user_db[0-9]+.user[0-9]+，可以通过如下SQL语法实现读取：

     SELECT ... 
     FROM `mysqlcatalog`.`user_db.*`.`user.*` 
     /*+ OPTIONS('server-id'='6000-6018') */;
     

   • 这里，user_db.* 和 user.* 是正则表达式，分别用于匹配分库和分表的名称，而OPTIONS部分用于设置必要的连接参数，如server-id范围以支持高并发读取。

3. 设计批处理作业

   • 既然您希望进行批量处理而非实时CDC，可以通过编写Flink SQL作业来实现一次性或定期从MySQL分库分表中抽取数据，然后将数据写入目标存储（如HDFS、另一个数据库等）。
   • 使用CREATE TABLE语句定义源表和sink表，确保在源表定义中正确引用MySQL Catalog，并根据实际需求选择合适的批处理时间窗口或者触发条件。

4. 执行批处理任务

   • 在完成作业定义后，提交此Flink作业到集群上执行。这将启动一个批处理任务，它会按照您的配置从MySQL分库分表中读取数据并执行相应的转换与输出操作。

注意事项

• 并发度与资源限制：当处理分库分表时，确保配置足够的并发度以充分利用资源，同时注意不要超出MySQL的最大连接数限制。
• Schema一致性：所有被合并的分表必须具有相同的表结构，否则在合并处理时可能会遇到问题。
• 性能监控：在全量数据抽取过程中，监控MySQL服务器的压力以及Flink作业的运行状态，避免对生产环境造成过大影响。
• 版本兼容性：确认使用的Flink版本支持上述功能，特别是MySQL CDC Source的元数据列功能可能有特定版本要求。

通过以上步骤，您可以有效地利用Flink进行MySQL分库分表数据的批量读取与处理。