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Flink CDC如果一个数据库,我启动多个jar包来监听binlog并处理不同的业务,应该如何配置

Flink CDC如果一个数据库,我启动多个jar包来监听binlog并处理不同的业务,应该如何配置?

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真的很搞笑 2024-01-01 09:01:15 81 0
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    如果你想要启动多个jar包来监听同一个数据库的binlog,并针对不同的业务进行处理,你可以按照以下步骤进行配置:

    1. 首先,确保每个jar包中都包含了Flink CDC连接器的相关依赖。你可以在每个jar包的pom.xml文件中添加相应的依赖项。

    2. 在每个jar包中,你需要创建自己的Flink作业或应用程序,用于处理从数据库中捕获到的binlog事件。你可以使用Flink的StreamExecutionEnvironmentStreamTableEnvironment类来创建和管理你的Flink作业。

    3. 对于每个jar包中的Flink作业,你需要配置它们以连接到相同的Oracle RAC实例,并使用相同的Kafka连接器版本。你可以通过设置相应的连接参数来实现这一点。

    4. 接下来,你需要为每个jar包中的Flink作业配置不同的业务逻辑。这可以通过编写自定义的转换函数(Transformer)或窗口操作(Window Function)来实现。根据你的需求,你可以将数据过滤、聚合、转换等操作应用到每个作业中。

    5. 最后,你需要确保每个jar包中的Flink作业都能够正确地消费和处理从数据库中捕获到的binlog事件。你可以通过在每个作业中使用合适的消费者组(Consumer Group)来实现这一点。这样,每个作业都会独立地消费和处理binlog事件,而不会相互干扰。

    2024-01-01 13:03:45
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  • 如果你需要启动多个jar包来监听同一个数据库的binlog,并做不同的业务处理,你可以按照以下步骤进行配置:

    1. 在每个jar包中添加Flink CDC Connector依赖。例如,在pom.xml文件中添加如下依赖:
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-connector-debezium_2.11</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    

    其中,${flink.version}是Flink的版本号。

    1. 在每个jar包中配置Flink CDC Connector参数。你需要指定要监听的数据库连接信息、要捕获的表名和过滤条件等参数。例如,在application.properties文件中添加如下配置:
    # 数据库连接信息
    db.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai
    db.user=root
    db.password=123456
    
    # Flink CDC Connector参数
    table.name=my_table
    startup.mode=latest-offset
    topic.prefix=my_topic
    

    其中,db.url是数据库连接地址,db.userdb.password分别是数据库用户名和密码,table.name是要监听的表名,startup.mode是启动模式(可选值为earliest-offset或latest-offset),topic.prefix是生成的Kafka主题的前缀。

    1. 在每个jar包中编写业务逻辑代码。你可以根据不同的业务需求编写不同的代码逻辑,并将结果输出到Kafka或其他消息队列中。例如,在Main类中添加如下代码:
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建Flink流执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 创建Flink CDC Source
        FlinkCDCSource<RowData> source = new FlinkCDCSource<>(...); // 省略构造函数参数
        // 将数据流转换为Java对象流,并进行业务处理
        DataStream<MyBusinessObject> businessStream = source.getOutput().map(new MyMapFunction());
        // 将结果输出到Kafka或其他消息队列中
        businessStream.addSink(...); // 省略Sink实现类和参数
        // 执行Flink作业
        env.execute("My Flink CDC Job");
    }
    

    其中,MyBusinessObject是你的业务对象类型,MyMapFunction是你的业务处理函数。你需要根据实际情况编写相应的代码逻辑。

    2024-01-01 10:24:19
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