启动多个jar包来监听同一个数据库的binlog

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 【2月更文挑战第27天】启动多个jar包来监听同一个数据库的binlog

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。

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
Linux入门到精通
本套课程是从入门开始的Linux学习课程,适合初学者阅读。由浅入深案例丰富,通俗易懂。主要涉及基础的系统操作以及工作中常用的各种服务软件的应用、部署和优化。即使是零基础的学员,只要能够坚持把所有章节都学完,也一定会受益匪浅。
目录
相关文章
|
4天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
Mysql数据库redo log及binlog的写入
Mysql数据库redo log及binlog的写入
|
2天前
|
关系型数据库 MySQL API
实时计算 Flink版产品使用合集之可以通过mysql-cdc动态监听MySQL数据库的数据变动吗
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
16 0
|
4天前
|
Java 数据库连接 数据库
解决docker中运行的jar包连不上数据库
解决docker中运行的jar包连不上数据库
|
4天前
|
监控 安全 数据库
Binlog vs. Redo Log:数据库日志的较劲【高级】
Binlog vs. Redo Log:数据库日志的较劲【高级】
82 0
|
4天前
|
存储 缓存 关系型数据库
Binlog vs. Redo Log:数据库日志的较劲【基础】
Binlog vs. Redo Log:数据库日志的较劲【基础】
208 0
|
4天前
|
Java Docker 容器
|
4天前
|
运维 Java Shell
Linux非常详细的shell运维脚本一键启动停止状态SpringBoot打成可运行jar包
Linux非常详细的shell运维脚本一键启动停止状态SpringBoot打成可运行jar包
39 0
|
4天前
|
Java Maven 微服务
springboot项目开启远程调试-jar包
springboot项目开启远程调试-jar包
26 0
|
4天前
|
Java 测试技术 Maven
maven 打jar包:mvn clean package
maven 打jar包:mvn clean package
32 7
|
4天前
|
Java Maven
向 Maven 中央仓库上传一个修改过的基于jeecg的autoPOI的 jar包记录(一)
向 Maven 中央仓库上传一个修改过的基于jeecg的autoPOI的 jar包记录
18 0

热门文章

最新文章