如何在Flink on YARN环境中配置Debezium CDC 3.0,以实现实时捕获数据库变更事件并将其传输到Flink进行处理

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
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简介: 本文介绍了如何在Flink on YARN环境中配置Debezium CDC 3.0,以实现实时捕获数据库变更事件并将其传输到Flink进行处理。主要内容包括安装Debezium、配置Kafka Connect、创建Flink任务以及启动任务的具体步骤,为构建实时数据管道提供了详细指导。

随着Apache Flink的广泛应用,越来越多的企业开始采用Flink on YARN模式来部署流处理应用,以充分利用集群资源。而在现代数据栈中,变更数据捕获(Change Data Capture,简称CDC)工具扮演着重要角色,它能够实时捕捉数据库中的变化数据,并将其转发至下游系统进行处理。本文将以部署Flink on YARN为例,探讨如何在Debezium CDC 3.0中进行相关配置,以确保数据流处理的顺利进行。

首先,假设我们已经在YARN集群上成功部署了Flink集群。接下来,为了能够使用Debezium CDC 3.0来捕获数据库变更事件并将这些事件发送给Flink进行处理,我们需要进行一系列配置。

步骤一:安装Debezium

Debezium是一个开源的分布式平台,用于流式捕获数据库的变更事件。在正式使用之前,确保Debezium已经安装并且配置正确。Debezium支持多种数据库,如MySQL、PostgreSQL等。以MySQL为例,首先需要在MySQL服务器上安装Debezium连接器。

安装MySQL连接器

# 下载Debezium MySQL连接器
wget https://repo1.maven.org/maven2/io/debezium/debezium-connector-mysql/1.6.1.Final/debezium-connector-mysql-1.6.1.Final-plugin.tar.gz

# 解压文件
tar -xzf debezium-connector-mysql-1.6.1.Final-plugin.tar.gz

# 将解压后的文件夹复制到Kafka Connect插件目录
sudo cp -r debezium-connector-mysql-1.6.1.Final /usr/share/kafka/plugins/
AI 代码解读

步骤二:配置Kafka Connect

Debezium通过Kafka Connect来捕获数据库的变更事件。因此,需要在Kafka Connect中添加Debezium连接器的配置。

配置Kafka Connect

name: mysql-debezium-source
config:
  connector.class: io.debezium.connector.mysql.MySqlSourceConnector
  tasks.max: 1
  database.hostname: localhost
  database.port: 3306
  database.user: debezium
  database.password: debezium
  database.server.id: 12345
  database.server.name: mydatabase
  database.whitelist: testdb
  database.history.kafka.bootstrap.servers: localhost:9092
  database.history.kafka.topic: schema-changes.testdb
AI 代码解读

步骤三:配置Flink任务

一旦Debezium连接器捕获到数据库的变更事件,下一步就是将这些事件导入Flink进行处理。这一步涉及到Flink任务的配置。

创建Flink任务

import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer;

public class FlinkDebeziumExample {
   

    public static void main(String[] args) throws Exception {
   
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        KafkaSource<String> kafkaSource = KafkaSource.<String>builder()
                .setBootstrapServers("localhost:9092")
                .setTopics("testdb.public.users")
                .setGroupId("flink-consumer-group")
                .setStartingOffsets(OffsetsInitializer.earliest())
                .setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema())
                .build();

        DataStream<String> sourceStream = env.addSource(kafkaSource)
                .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<String>forMonotonousTimestamps().build());

        sourceStream.print();

        env.execute("Flink Debezium Example");
    }
}
AI 代码解读

步骤四:启动Flink任务

最后,确保Flink集群已启动,然后提交上述Flink任务。

# 编译项目
mvn clean package

# 提交Flink任务
flink run target/flink-debezium-example-1.0.jar
AI 代码解读

通过以上步骤,我们成功地在Debezium CDC 3.0中配置了MySQL连接器,并且创建了一个简单的Flink任务来消费从Debezium接收到的变更事件。这为构建实时数据管道提供了一个坚实的基础。在实际生产环境中,还需要根据具体需求进行更详细的配置调整,例如增加错误处理逻辑、数据转换等高级功能。

综上所述,通过合理配置Debezium和Flink,我们可以实现从数据库变更事件到实时数据处理的无缝衔接,进而构建出高效可靠的数据处理流程。

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