Flink CDC（Change Data Capture）是一个 Flink 应用程序，用于从关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL 等）中捕获数据更改，将其转换为流数据，并将其发送到 Flink 流处理作业中进行处理和分析。以下是基本的 Flink CDC 设置步骤：
在 Flink 环境中安装 CDC Connector，可以通过 Maven 等方式获取依赖。
创建一个 CDC 源，指定需要连接的数据库、表和字段信息。
使用 Flink DataStream API 或 Flink SQL API 创建 DataStream 对象并连接到 CDC 源。
在 DataStream 上应用必要的转换和操作，例如过滤、聚合或连接。
将处理后的数据发送到目标位置，例如 Kafka、Hadoop 或其他存储系统。
以下是一个使用 Flink CDC 连接到 MySQL 数据库的示例：
java
Copy
// 创建一个 CDC 源
CdcSource source = CdcSource.builder()
.hostname("localhost")
.port(3306)
.username("user")
.password("password")
.databaseList("mydb")
.tableList("mydb.mytable")
.deserializer(new StringDebeziumDeserializationSchema())
.build();
// 连接到 CDC 源并创建 DataStream
DataStream stream = env.addSource(source);
// 应用必要的转换和操作
DataStream filteredStream = stream
.filter(s -> s.contains("important data"))
.map(s -> s.toUpperCase());
// 将处理后的数据发送到目标位置
filteredStream.addSink(new FlinkKafkaProducer<>("my-topic", new SimpleStringSchema(), props));
上述代码创建了一个 MySQL 数据库的 CDC 源，并使用 StringDebeziumDeserializationSchema 解析器将数据转换为字符串。然后应用了一个简单的过滤器和映射操作，最后将处理后的数据发送到 Kafka 主题中。
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Flink 官方文档：Flink 官方文档提供了关于 Flink CDC 的详细说明，包括如何安装、配置和使用 CDC Connector。官方文档还提供了许多示例和代码片段，可以帮助您更好地理解 CDC 的工作原理和应用场景。
Flink 官方示例：Flink 官方示例库包含了多个使用 CDC 的示例，其中包括从 MySQL、PostgreSQL 和 Oracle 等数据库中捕获更改并将其传输到 Kafka 和其他目标位置的示例。
Flink 实战指南：《Flink 实战指南》一书涵盖了 Flink 的各个方面，包括 CDC。它提供了详细的示例和代码片段，可帮助您更好地理解 Flink 的核心概念和实现细节。
Flink 官方培训课程：Flink 官方培训课程提供了针对不同经验水平的学习路径，包括 Flink CDC。这些课程包含了视频教程、演示和实践任务，可帮助您深入了解 Flink 的各个方面。
Github 上的开源项目：在 Github 上有许多开源项目，包括使用 Flink CDC 的实现示例和库。这些项目可以作为参考和学习资料，帮助您更好地理解 Flink CDC 的应用场景和实现方法。
