Flink CDC如何获取mysql的schema信息？

Flink CDC通过监控MySQL的binlog日志变化，解析得到变化的数据。在数据同步过程中，Flink程序可以通过MySQL CDC Connector获取到MySQL的schema信息，并实时地将Schema的变化同步到Flink程序中。然而，需要注意的是，目前的官方MySQL CDC Connector还无法实现动态同步表结构。也就是说，如果MySQL中新增了字段，那么下游可能无法收到新增字段的数据；同样，如果删除了字段，Flink任务可能会报错退出，需要修改SQL后才能正常启动。

在使用 Flink CDC 连接 MySQL 数据库时，可以通过以下方式获取数据库的 schema 信息：

1. 使用 MySQL Connector/J 驱动程序获取 schema 信息：Flink CDC 使用 MySQL Connector/J 驱动程序与 MySQL 数据库进行通信。你可以在 Flink 的配置文件中指定 Connector/J 驱动程序的路径，并配置相应的连接 URL、用户名和密码等信息。当 Flink CDC 连接到 MySQL 数据库时，它会通过 Connector/J 驱动程序获取数据库的 schema 信息。

2. 执行 SHOW TABLES 查询获取表信息：在 Flink CDC 连接到 MySQL 数据库后，可以执行 SQL 查询语句来获取数据库中的表信息。一种常见的做法是使用 SHOW TABLES 查询获取所有表的名称，然后再逐个查询每个表的详细信息，例如表的字段名、数据类型等。

以下是一个示例代码片段，展示如何通过 Flink CDC 获取 MySQL 数据库的 schema 信息：

import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;

public class MySQLSchemaExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建 Flink 表环境
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
        TableEnvironment tEnv = TableEnvironment.create(settings);

        // 注册 MySQL CDC 表源
        String sourceDDL = "CREATE TABLE source_table (\n" +
                "  id INT,\n" +
                "  name STRING\n" +
                ") WITH (\n" +
                "  'connector' = 'mysql-cdc',\n" +
                "  'hostname' = 'localhost',\n" +
                "  'port' = '3306',\n" +
                "  'username' = 'root',\n" +
                "  'password' = 'password',\n" +
                "  'database-name' = 'mydb',\n" +
                "  'table-name' = 'source_table'\n" +
                ")";
        tEnv.executeSql(sourceDDL);

        // 获取 MySQL 数据库的 schema 信息
        String schemaDDL = "SHOW COLUMNS FROM source_table";
        TableResult result = tEnv.executeSql(schemaDDL);
        result.print();
    }
}

在示例代码中，首先创建了 Flink 表环境，并注册了一个 MySQL CDC 表源。然后，通过执行 SHOW COLUMNS 查询获取了表 source_table 的 schema 信息，并打印了查询结果。

Flink CDC在读取MySQL的数据时，会先获取数据库表的结构信息，也就是schema信息。这是通过canal client的一个一个表读取表结构信息实现的，因此是单线程串行的。获取到的schema信息包括表的字段名和字段值，可以用来构建相应的Flink DataStream用于消费数据库变化日志。

Flink CDC（Change Data Capture）可以从MySQL中捕获数据变化，但是它本身并不能直接获取MySQL的schema信息。你需要先在MySQL中创建一个包含所有表的DDL语句的表，然后Flink CDC会读取这个表的内容来获取schema信息。

以下是一个基本的步骤：

1. 在MySQL中创建一个包含所有表的DDL语句的表。例如，你可以创建一个名为ddl_info的表，其中包含一个字段table_name和一个字段create_sql，每个记录对应一个表的DDL语句。

2. 使用Flink CDC读取ddl_info表的内容。你可以在Flink SQL中编写一个SELECT语句来获取所有的DDL语句，然后使用这些语句来创建Flink表。

3. 在Flink程序中，你可以使用ExecutionEnvironment.fromSource()方法来读取ddl_info表的内容，然后使用createTable()方法来根据DDL语句创建Flink表。

注意：这种方法需要你预先知道MySQL中的所有表名和字段名，并且需要在每次有新的表被创建或者有旧的表被删除时更新ddl_info表的内容。

当结合CTAS和CDAS整库同步语法使用时，MySQL CDC源表可以同步部分Schema变更，支持的变更类型详情请参见表结构变更同步策略。在其他使用场景下，MySQL CDC源表无法同步Schema变更操作。

MySQL CDC源表无法同步Truncate操作。
https://help.aliyun.com/zh/flink/developer-reference/mysql-connector?spm=a2c4g.750001.0.i2

本文为您介绍如何使用MySQL连接器。

MySQL CDC源表暂不支持定义Watermark。如果您需要进行窗口聚合，您可以采用非窗口聚合的方式，详情请参见不支持定义Watermark，那如何进行窗口聚合？。

MySQL的CDC源表需要一个有特定权限（包括SELECT、SHOW DATABASES、REPLICATION SLAVE和REPLICATION CLIENT）的MySQL用户，才能读取全量和增量数据。

当结合CTAS和CDAS整库同步语法使用时，MySQL CDC源表可以同步部分Schema变更，支持的变更类型详情请参见表结构变更同步策略。在其他使用场景下，MySQL CDC源表无法同步Schema变更操作。

MySQL CDC源表无法同步Truncate操作。

对于RDS MySQL，不建议通过备库或只读从库读取数据。因为RDS MySQL的备库和只读从库Binlog保留时间默认很短，可能由于Binlog过期清理，导致作业无法消费Binlog数据而报错。

维表和结果表

Flink计算引擎VVR 4.0.11及以上版本支持MySQL连接器。

语义上可以保证At-Least-Once，在结果表有主键的情况下，幂等可以保证数据的正确性。

Flink CDC（Change Data Capture）可以用于从MySQL数据库中获取 schema 信息。在 Flink 1.13 及更高版本中，可以使用 CDC 连接器从 MySQL 数据库中读取更改的数据。以下是如何使用 Flink CDC 获取 MySQL schema 信息的步骤：

1. 添加 Flink MySQL CDC 依赖：
   在你的项目的 pom.xml 文件中，添加以下依赖：

org.apache.flink
flink-connector-mysql_2.12
1.13.2

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请注意，这里我们使用的是 Flink 1.13.2 版本，你还需要根据你的项目需求选择合适的版本。

1. 创建 Flink 任务：
   创建一个 Flink 任务，使用 CDC 连接器从 MySQL 数据库中读取 schema 信息。以下是一个简单的示例：

   import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
   import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
   import org.apache.flink.connector.mysql.cdc.MySqlCDC;
   public class SchemaCapture {
   public static void main(String[] args) throws Exception {

   StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
   // 配置 MySQL CDC 连接器
   MySqlCDC cdc = MySqlCDC.builder()
     .setHost("your_mysql_host")
     .setPort(3306)
     .setUser("your_username")
     .setPassword("your_password")
     .setDatabase("your_database")
     .build();
   // 读取 schema 信息
   DataStream<String> schemaStream = env.addSource(cdc);
   // 输出 schema 信息
   schemaStream.print();
   // 启动 Flink 任务
   env.execute("Schema Capture");
   

   }
   }
   CopyCopy

请将上述代码中的 your_mysql_host、your_username、your_password 和 your_database 替换为你的 MySQL 数据库的实际连接信息。

1. 运行 Flink 任务：
   使用 bin/flink 脚本运行上述代码，Flink 任务将开始运行并从 MySQL 数据库中读取 schema 信息。你可以将输出结果重定向到一个文件中，以便于分析和保存。