有没有FinkSql-Mysqlcdc sink clickhouse文档？

根据您的需求，虽然直接针对Flink SQL结合MySQL CDC同步至ClickHouse的特定文档未在提供的参考资料中直接找到，但我们可以基于现有的信息指导您如何实现这一流程。以下是根据Flink JDBC Connector的使用方法，构造一个从MySQL CDC数据源到ClickHouse的数据同步方案的大致步骤：

实现方案概述

1. 使用Flink MySQL CDC Connector读取MySQL变更数据：

   • 首先，您需要配置Flink作业以使用flink-connector-mysql-cdc来捕获MySQL数据库的变更数据（包括插入、更新和删除操作）。这一步骤涉及指定MySQL的连接信息、数据库名、表名等。

2. 转换变更数据流：

   • 从MySQL CDC Source得到的数据流可能需要经过适当转换，以匹配ClickHouse表的结构和要求，比如字段类型转换、数据清洗等。

3. 利用Flink JDBC Connector写入ClickHouse：

   • 接着，将转换后的数据流通过Flink JDBC Connector写入ClickHouse。这需要配置JDBC Sink，包括设置ClickHouse的JDBC URL、用户名、密码以及SQL插入语句等。

关键步骤与代码示例

步骤1：添加依赖

确保您的项目中包含了flink-connector-mysql-cdc和flink-connector-jdbc相关的依赖。

步骤2：配置MySQL CDC Source

val mysqlCdcSource = MySqlCDC.source()
    .hostname("<mysql-host>")
    .port(<mysql-port>)
    .databaseList("<database-name>")
    .tableList("<table-name>")
    .username("<mysql-username>")
    .password("<mysql-password>")
    .startupOptions(StartupOptions.initial())

步骤3：定义数据转换逻辑（如果需要）

根据实际情况，您可能需要对MySQL CDC Source输出的数据进行处理或转换。

步骤4：配置ClickHouse JDBC Sink

val clickhouseSink = JdbcSink.sink(
    "INSERT INTO sink_table (name, grade, rate) VALUES (?, ?, ?)",
    new JdbcStatementBuilder[(String, Long, Float)] {
        override def accept(ps: PreparedStatement, t: (String, Long, Float)): Unit = {
            ps.setString(1, t._1)
            ps.setLong(2, t._2)
            ps.setFloat(3, t._3)
        }
    },
    JdbcExecutionOptions.builder()
        .withBatchSize(500)
        .build(),
    new JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder()
        .withDriverName("ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver")
        .withUrl("<ck-jdbc-url>")
        .withUsername("<ck-username>")
        .withPassword("<ck-password>")
        .build()
)

步骤5：构建并执行Flink作业

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val stream = env.fromSource(mysqlCdcSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL CDC Source")
stream.transform(... /* 这里可以加入数据转换逻辑 */)
      .addSink(clickhouseSink)

env.execute("Flink MySQL CDC to ClickHouse")

注意事项

• 确保使用的Flink版本与flink-connector-mysql-cdc和flink-connector-jdbc插件兼容。
• 根据实际需求调整批量写入大小（batch size）以优化性能。
• 考虑到数据一致性与容错性，合理选择Flink作业的启动模式和水印策略。

以上方案提供了一个基本框架，具体实现时还需根据您的实际环境和需求进行调整。