问题一：Flink CDC想使用pyflink做一个数据同步，请问是否有相似的cdc案例推荐一下呀？
Flink CDC想使用pyflink做一个数据同步，将a库中的32张表（表结构相同，名称为 ls_card_blacklist_id_1101，ls_card_blacklist_id_1201，ls_card_blacklist_id_1301
... 这种类型）同步到b库的32张表（同a库一样的名称结构）。是从mysql到mysql。请问是否有相似的cdc案例推荐一下呀？
参考回答：
是的，Flink CDC可以用于将MySQL中的数据同步到另一个MySQL数据库。以下是一个使用PyFlink进行数据同步的示例代码：
from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment from pyflink.table import StreamTableEnvironment, DataTypes, EnvironmentSettings from pyflink.table.descriptors import Schema, OldCsv, FileSystem, Parquet, Kafka, CSV from pyflink.table.udf import udf from pyflink.table.types import RowType, DataTypes from pyflink.table.catalog import HiveCatalog, CatalogFactoryOptions import pandas as pd import numpy as np # 创建流执行环境 env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment() t_env = StreamTableEnvironment.create(env) # 设置B库的连接信息 catalog_b = HiveCatalog("jdbc:mysql://<b库地址>:<端口>/<数据库名>", "<用户名>", "<密码>") t_env.register_catalog("b", catalog_b) t_env.use_catalog("b") t_env.set_parallelism(1) # 定义源表和目标表的模式 source_schema = Schema() .field("id", DataTypes.INT()) .field("name", DataTypes.STRING()) .field("age", DataTypes.INT()) .field("ts", DataTypes.TIMESTAMP(3)) .proctime() .build() target_schema = Schema() .field("id", DataTypes.INT()) .field("name", DataTypes.STRING()) .field("age", DataTypes.INT()) .field("ts", DataTypes.TIMESTAMP(3)) .proctime() .build() # 注册源表和目标表 source_ddl = f"""CREATE TABLE a ( {source_schema} ) WITH ( 'connector' = 'mysql-cdc', 'hostname' = '<a库地址>', 'port' = <端口>, 'username' = '<用户名>', 'password' = '<密码>', 'database-name' = '<数据库名>', 'table-name' = 'ls_card_blacklist_id_1101' -- 这里需要修改为实际的表名，并重复32次 )""" target_ddl = f"""CREATE TABLE b ( {target_schema} ) WITH ( 'connector' = 'jdbc', 'url' = 'jdbc:mysql://<b库地址>:<端口>/<数据库名>?user=<用户名>&password=<密码>', 'table-name' = 'ls_card_blacklist_id_1101' -- 这里需要修改为实际的表名，并重复32次 )""" t_env.execute_sql(source_ddl) t_env.execute_sql(target_ddl) # 定义数据同步逻辑 def sync(): source_table = t_env.from_path('a.ls_card_blacklist_id_1101') # 这里需要修改为实际的表名，并重复32次 target_table = t_env.from_path('b.ls_card_blacklist_id_1101') # 这里需要修改为实际的表名，并重复32次 result = source_table.join(target_table, 'id').select('*') # 根据实际需求修改join条件和select字段 result.insert_into('b.ls_card_blacklist_id_1101') # 这里需要修改为实际的表名，并重复32次 return result # 执行数据同步任务 sync() | t_env.to_append_stream(result).print() # 这里需要修改为实际的表名，并重复32次
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问题二：Flink CDC有人知道debezium的依赖怎么搞下来吗？
Flink CDC有人知道debezium的依赖怎么搞下来吗？目前我这边把源码下载下来之后缺少各种依赖？
参考回答：
Debezium的依赖可以通过Maven或Gradle来管理。如果您已经下载了Debezium源码，那么可以在项目根目录下执行以下命令来生成Maven依赖：
mvn dependency:copy-dependencies
这将会把所有依赖项复制到target/dependency目录下。您也可以在Maven配置文件（如pom.xml）中添加相应的依赖项，以便在构建时自动下载和管理依赖。
如果您使用的是Gradle，可以使用以下命令来生成Gradle依赖：
./gradlew dependencies --configuration runtimeClasspath
这将会列出所有运行时依赖项及其版本号。您也可以在Gradle配置文件（如build.gradle）中添加相应的依赖项，以便在构建时自动下载和管理依赖。
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问题三：Flink CDC日志配置，有没有什么好的配置方案？
Flink CDC日志配置，有没有什么好的配置方案，之前遇到配置成error打印，但是某些异常没有打印出来的情况的？
参考回答：
在配置Flink CDC日志时，你可以考虑使用log4j-cli.properties文件，它是Flink自带的默认日志配置文件，主要用于Flink命令行客户端（例如flink run）的使用，但不包括在集群上执行的代码。
此外，Flink也提供了一些有用的应用程序日志级别的配置选项，这些选项可以帮助你更好地控制和优化应用程序的日志输出。例如，你可以设置org.apache.flink.runtime.taskmanager.TaskManager的日志级别为ERROR，这样只有错误信息会被打印出来，从而避免不必要的日志干扰。同样地，你还可以针对具体的任务或组件进行更为详细的配置，以便获取最有价值的运行信息。
要注意的是，如果遇到某些异常没有打印出来的情况，可能的原因是这些异常的级别低于你所设置的日志级别。在这种情况下，你可以尝试提高这些异常的日志级别，或者检查是否有其他因素影响了日志输出。
同时，请确保你使用的Flink版本与CDC版本兼容，并且正确配置了相关jar包和依赖。在特定场景下，例如Debezium订阅MySQL Binlog的场景，还需要了解和调整CDC的事件接收模式。
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问题四：Flink CDC中flink-sql里的更新记录是一直都在的？
Flink CDC中flink-sql里的更新记录是一直都在的？ 
参考回答：
是的，在 Flink SQL 中，插入、删除、更新三种操作都会在流式环境中持续不断地更新，并保留一段时间的历史记录，直到被提交或达到超时时限为止。
具体来说，在 Flink SQL 中，Table API 提供了一种类似于 SQL 的方式来操作流数据，并且支持 Insert、Delete 和 Update 三种操作。它们都会产生一个更新语句，并且保持在内存中，等待后续的操作。当出现删除或更新操作时，它会被触发并在流水线中传输到下游的 Job 之中。
如果你想检查某一条记录是否被更新或删除，可以使用 EXISTS 和 ROW_NUMBER 函数来检索历史记录，并在每一步得到结果之前做统计分析，从而确定是否存在更新或删除记录。
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问题五：Flink CDC用 Flink SQL 是因为方便后面的人好运维吗？
Flink CDC用 Flink SQL 是因为方便后面的人好运维，所有的 Flink 任务都应该用 Flink SQL 来解决，除非你不想让后面的人接手你的 Flink 任务。要么用阿里云服务器的 Flink，默认给你能用 Ververica Platform 的傻瓜式 Flink SQL 操作界面，要么你用 Dinky？
参考回答：
Flink CDC 使用 Flink SQL 的原因是为了方便运维和后续任务的维护。虽然 Flink SQL 可以解决大部分 Flink 任务，但在某些情况下，使用 Flink SQL 可能不是最佳选择。例如，如果你需要对数据进行复杂的转换或聚合操作，或者你需要使用 Flink 提供的其他高级功能，那么使用 Flink SQL 可能不是最佳选择。
此外，Flink SQL 的操作界面可能不如 Ververica Platform 或 Dinky 直观和易用。这些工具提供了更友好的用户界面，可以帮助你更容易地管理和监控你的 Flink 任务。
总的来说，Flink CDC 使用 Flink SQL 主要是为了方便运维和后续任务的维护，而不是为了提供最强大的数据处理能力。
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