用streampark搞过Flink CDC吗？

根据您提供的知识库资料，目前没有直接提到 StreamPark 与 Flink CDC 的集成或相关实践。然而，我们可以从已有的资料中提取相关信息，并结合 Flink CDC 的特性为您提供一个专业且结构化的解答。

1. StreamPark 和 Flink CDC 的背景

• StreamPark 是一个用于管理和部署 Apache Flink 作业的开源平台，支持 Flink 作业的全生命周期管理，包括开发、调试、部署和监控。
• Flink CDC 是基于 Flink 的 Change Data Capture 技术，能够实时捕获数据库中的数据变更（如 MySQL 的 binlog 或 PostgreSQL 的 WAL），并将其同步到目标存储系统（如 Kafka、Hologres 等）。

虽然 StreamPark 本身并未在知识库中明确提及，但其作为 Flink 作业的管理工具，理论上可以用来管理和部署基于 Flink CDC 的作业。

2. 使用 StreamPark 部署 Flink CDC 的可行性

StreamPark 支持 Flink SQL 和 DataStream API 的作业部署，而 Flink CDC 提供了以下两种主要开发方式： 1. SQL 作业开发：通过 Flink SQL 定义数据同步逻辑，例如使用 CREATE TABLE 和 INSERT INTO 语句完成数据同步。 2. YAML 数据摄入作业：通过 YAML 文件定义复杂的 ETL 流程，自动转化为 Flink 运算逻辑。

因此，您可以将 Flink CDC 的 SQL 或 YAML 作业打包为 Flink 作业 JAR 文件，并通过 StreamPark 进行部署和管理。

3. 实现步骤

以下是使用 StreamPark 部署 Flink CDC 作业的通用步骤：

3.1 准备 Flink CDC 作业

• SQL 模式：

  • 编写 Flink SQL 脚本，例如：

  CREATE TABLE source_table (
      id INT,
      name STRING,
      PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
  ) WITH (
      'connector' = 'mysql-cdc',
      'hostname' = 'your-mysql-host',
      'port' = '3306',
      'username' = 'your-username',
      'password' = 'your-password',
      'database-name' = 'your-database',
      'table-name' = 'your-table'
  );
  
  CREATE TABLE sink_table (
      id INT,
      name STRING
  ) WITH (
      'connector' = 'hologres',
      'url' = 'your-hologres-url',
      'tablename' = 'your-target-table'
  );
  
  INSERT INTO sink_table SELECT * FROM source_table;
  

  • 将 SQL 脚本打包为 Flink SQL 作业 JAR 文件。

• YAML 模式：

  • 编写 YAML 文件，例如：

  pipeline:
    name: "CDC YAML Job"
    schema.change.behavior: "LENIENT"
  
  route:
    - source-table: "mydb.orders"
      sink-table: "sink_db.orders"
    - source-table: "mydb.orders"
      sink-table: "backup_sink_db.orders"
  

  • 使用 Flink CDC 工具生成对应的作业 JAR 文件。

3.2 在 StreamPark 中部署作业

1. 上传作业 JAR 文件：

   • 登录 StreamPark 控制台。
   • 在作业管理页面上传 Flink CDC 作业的 JAR 文件。

2. 配置作业参数：

   • 设置 Flink 集群的相关参数（如并行度、Checkpoint 配置等）。
   • 如果是 SQL 模式，需提供 SQL 脚本路径；如果是 YAML 模式，需指定 YAML 文件路径。

3. 启动作业：

   • 确认配置无误后，启动作业并监控运行状态。

4. 注意事项

• 依赖管理：确保 StreamPark 集群中已安装 Flink CDC 相关的连接器依赖（如 MySQL CDC、Hologres 等）。
• 权限配置：如果目标存储系统（如 Hologres）需要鉴权，请提前配置好相关权限。
• Schema 变更处理：Flink CDC 支持多种 Schema 变更模式（如 LENIENT、EXCEPTION 等），请根据业务需求选择合适的配置。
• 性能优化：对于大规模数据同步场景，建议启用 Flink 的 Checkpoint 和 Exactly Once 语义，以确保数据一致性。

5. 总结

虽然知识库中未直接提及 StreamPark 与 Flink CDC 的集成案例，但通过 StreamPark 部署 Flink CDC 作业是完全可行的。您可以根据业务需求选择 SQL 或 YAML 模式开发作业，并通过 StreamPark 进行统一管理和部署。

如果您有更多具体需求或遇到问题，欢迎进一步补充说明！