Flink CDC 该怎么操作？我想打一个pg

要使用Flink CDC（Change Data Capture）操作PostgreSQL数据库并对接云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版（ADB PG），请遵循以下步骤进行操作：

1. 确认环境与版本兼容性

• 确保您使用的Flink实时计算引擎版本为VVR 6.0.0及以上，且如果目标是ADB PG 7.0版本，则需Flink版本为VVR 8.0.1及以上。
• 确保您的AnalyticDB PostgreSQL实例和Flink全托管工作空间位于同一VPC下。

2. 准备数据源与目标表

• 配置ADB PG白名单：登录ADB PG控制台，将Flink工作空间的虚拟交换机所属网段加入ADB PG的白名单中。
• 创建测试表与结果表：
  • 在ADB PG中创建一个名为adbpg_dim_table的维表，并插入测试数据。
  • 创建一个名为adbpg_sink_table的目标表用于接收Flink写入的数据。示例表结构如下：

  CREATE TABLE adbpg_sink_table(
      id int,
      username text,
      score int
  );
  

3. 创建与配置Flink作业

• 开通与登录Flink控制台：开通实时计算Flink版服务并登录控制台。
• 新建流作业草稿：
  • 选择合适的文件名称、存储位置及引擎版本（如vvr-8.0.1-flink-1.17）。
• 编写Flink作业代码：
  • 使用Flink的CDC connector读取PostgreSQL的变化数据。虽然直接的代码示例未提供，但您需要配置一个类似于ADB PG连接器的Flink SQL来定义数据源（例如，通过Debezium Connector读取PG的CDC变更）和sink到ADB PG。
  • 示例中提到了如何创建临时表作为数据生成器和ADB PG维表，您需要根据实际需求调整以集成Flink CDC逻辑。

4. 配置作业参数与优化

• 根据具体需求，考虑是否需要在作业代码中设置特定参数，比如对于数据去重、类型映射等高级配置，可以参考Hologres YAML连接器的参数说明进行灵感借鉴，尽管这些参数不直接应用于ADB PG，但能帮助理解数据处理的灵活性。
• 调整资源分配、并行度等以优化作业性能。

5. 部署与监控

• 完成作业代码编写后，在Flink控制台上部署作业，并启动它。
• 实施严格的监控，确保作业运行正常，及时调整策略应对潜在问题。

请注意，直接操作Flink CDC涉及的具体代码实现较为复杂，特别是集成PostgreSQL的CDC功能，可能需要利用Flink的社区插件如Debezium等。上述步骤提供了概览性的指导，具体实现细节还需查阅Flink及其相关插件的官方文档。