Flink CDC中哪位亲有 datastream 的 mysql sink 的 demo？

在Flink CDC中，使用DataStream API实现MySQL Sink的Demo可以通过以下步骤完成。以下是基于知识库资料整理的详细实现方法：

1. 引入必要的依赖

在Maven项目的pom.xml文件中，添加以下依赖项以支持MySQL Sink和Flink CDC功能：

<dependencies>
    <!-- Flink CDC MySQL Source Connector -->
    <dependency>
        <groupId>com.ververica</groupId>
        <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>
        <version>${vvr.version}</version>
    </dependency>

    <!-- Flink JDBC Connector for MySQL Sink -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-connector-jdbc</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>

    <!-- MySQL JDBC Driver -->
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <version>8.0.33</version>
    </dependency>
</dependencies>

注意：${vvr.version} 和 ${flink.version} 需要替换为实际使用的阿里云实时计算Flink版引擎版本和Apache Flink版本。

2. 编写代码实现MySQL Sink

以下是一个完整的代码示例，展示如何通过DataStream API将数据从MySQL CDC Source读取并写入到另一个MySQL数据库中：

import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcSink;
import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcStatementBuilder;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;

import java.sql.PreparedStatement;

public class MySqlSinkExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建流执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 配置MySQL CDC Source
        MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
            .hostname("yourHostname") // MySQL数据库的IP地址或主机名
            .port(3306)               // MySQL服务端口
            .databaseList("yourDatabaseName") // 数据库名称
            .tableList("yourDatabaseName.yourTableName") // 表名称
            .username("yourUsername") // 数据库用户名
            .password("yourPassword") // 数据库密码
            .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // 反序列化器
            .build();

        // 从MySQL CDC Source读取数据
        env.fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL Source")
            .map(record -> {
                // 解析JSON格式的变更记录（可根据实际需求处理）
                return record;
            })
            .addSink(JdbcSink.sink(
                "INSERT INTO target_table (id, name, age) VALUES (?, ?, ?) ON DUPLICATE KEY UPDATE name = ?, age = ?",
                new JdbcStatementBuilder<String>() {
                    @Override
                    public void accept(PreparedStatement ps, String record) throws Exception {
                        // 根据实际业务逻辑解析record并设置参数
                        ps.setInt(1, 1); // 示例ID
                        ps.setString(2, "exampleName");
                        ps.setInt(3, 25);
                        ps.setString(4, "exampleName");
                        ps.setInt(5, 25);
                    }
                },
                JdbcSink.exactlyOnceOptions() // 确保Exactly-Once语义
            ));

        // 启动Flink作业
        env.execute("MySQL CDC to MySQL Sink Example");
    }
}

3. 关键配置说明

• MySQL CDC Source：

  • hostname、port、databaseList、tableList、username 和 password 是连接MySQL数据库的基本参数。
  • deserializer 指定反序列化器，用于将CDC捕获的变更记录转换为指定格式（如JSON）。

• MySQL Sink：

  • 使用JdbcSink将数据写入目标MySQL数据库。
  • JdbcStatementBuilder 定义了如何将数据映射到SQL语句中的占位符。
  • 支持ON DUPLICATE KEY UPDATE语法，确保数据更新时不会产生冲突。

4. 打包与部署

1. 使用Maven工具打包项目，生成包含所有依赖的JAR文件。
2. 将生成的JAR文件上传至阿里云实时计算Flink全托管平台，并提交作业运行。

5. 注意事项

• Binlog格式要求：确保MySQL的Binlog格式为ROW模式，否则可能导致CDC无法正确捕获变更数据。
• 权限配置：确保Flink作业使用的数据库用户具有足够的权限访问源表和目标表。
• 性能优化：如果数据量较大，建议调整Flink作业的并行度和资源分配，避免延迟过高。

通过以上步骤，您可以成功实现一个基于Flink CDC的MySQL Sink Demo。如果有进一步的需求或问题，请参考相关文档或联系技术支持团队。