flink1.16.1 配合flinkcdc2.3.0 还需要加上其他依赖吗？ <dependenc

link 1.16.1 配合 Flink CDC 2.3.0 所需的依赖项，包括 org.apache.flink 的 flink-streaming-java 和 flink-java，以及 com.ververica 的 flink-sql-connector-mysql-cdc。

org.apache.flink 的 flink-streaming-java 和 flink-java 确实可以二选一，因为它们是 Flink 的不同组件。如果您使用的是 Flink 的流处理功能，您需要添加 flink-streaming-java 依赖项。如果您使用的是 Flink 的批处理功能，您需要添加 flink-java 依赖项。

楼主你好，使用阿里云的Flink 1.16.1配合Flink CDC 2.3.0时，需要添加以下依赖：

<dependency>
  <groupId>com.ververica</groupId>
  <artifactId>flink-sql-connector-mysql-cdc</artifactId>
  <version>1.6.0</version>
</dependency>

同时，需要保证依赖的版本与Flink相应版本兼容。

对于org.apache.flink flink-java和org.apache.flink flink-streaming-java，它们是Flink核心库，都是必需的。如果你只需要使用流式处理的功能，可以只依赖flink-streaming-java。如果你还需要使用Flink的批处理功能，那么就需要同时依赖flink-java和flink-streaming-java。

总之，在使用Flink时，不同版本的依赖很重要，需要仔细匹配版本。

在使用 Flink 1.16.1 配合 Flink CDC 2.3.0 时，您可能需要添加其他依赖项，具体取决于您的具体需求和配置。以下是一些常见的依赖项：

1. Flink Streaming Java 和 Flink SQL Connector：这两个依赖项通常是必需的，在您的项目中需要同时引入它们。

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
    <version>1.16.1</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>com.ververica</groupId>
    <artifactId>flink-sql-connector-mysql-cdc_2.11</artifactId>
    <version>2.3.0</version>
</dependency>

1. Flink Java API：如果您只使用了 Flink Streaming Java API，而没有使用 Flink Table & SQL API，那么可以选择只引入 Flink Java 依赖项。

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-java</artifactId>
    <version>1.16.1</version>
</dependency>

请注意，上述示例中的版本号适用于 Scala 2.11。如果您使用的是其他 Scala 版本，请相应地调整 artifactId 中的 "_2.11" 后缀为相应的版本号。

至于 Flink Streaming Java 和 Flink Java 之间的选择，取决于您的具体需求和代码实现方式。如果您使用 Flink Table & SQL API 构建流处理作业，那么通常需要同时引入 Flink Streaming Java 和 Flink Table & SQL 依赖项。但如果您仅使用 Flink Streaming Java API 编写作业，而不使用 Flink Table & SQL API，则可以选择只引入 Flink Java 依赖项。

最后，确保在引入这些依赖项时与您的项目的其他依赖项和版本兼容，并根据实际情况进行适当调整。

如果你想在 Flink 1.16.1 中使用 Flink CDC 2.3.0，你需要在项目中添加 Flink CDC 的依赖。具体来说，你需要添加以下依赖：

<dependency>
  <groupId>com.ververica</groupId>
  <artifactId>flink-cdc-plugin</artifactId>
  <version>2.3.0</version>
</dependency>

此外，你还需要添加 Flink 和 Flink JDBC 的依赖，例如：

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId>
  <version>1.16.1</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-java_2.12</artifactId>
  <version>1.16.1</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-jdbc_2.12</artifactId>
  <version>1.16.1</version>
</dependency>

关于你提到的 org.apache.flink flink-streaming-java 和 org.apache.flink flink-java 依赖，它们是相同的，因此你可以选择其中一个。同样地，对于 com.ververica flink-sql-connector-mysql-cdc 和 org.apache.flink flink-jdbc 依赖，它们也是相同的，因此你可以选择其中一个来连接 MySQL 数据库。
如果你想使用 Flink CDC 2.3.0 版本，你需要确保你的项目使用的是 Flink 1.16.x 版本或更高版本。如果你使用的是早期版本的 Flink，你需要使用 Flink CDC 的早期版本。

在使用 Flink 1.16.1 配合 Flink CDC 2.3.0 时，除了需要添加 Flink 和 Flink CDC 的依赖之外，还可能需要添加其他依赖，具体取决于你的使用场景和需求。以下是一些可能需要添加的常见依赖：

Flink Core 依赖：除了 Flink 的核心模块之外，你可能还需要添加其他的 Flink 依赖，如 flink-java 和 flink-streaming-java。这些依赖通常是必需的，因为它们包含了 Flink 的核心功能和 API。

数据库连接器依赖：如果你打算使用 Flink CDC 连接到特定的数据库，你需要添加相应的数据库连接器依赖。例如，如果你要连接到 MySQL 数据库，则需要添加 flink-sql-connector-mysql-cdc 依赖。

根据你的问题，flink-java 和 flink-streaming-java 是 Flink 的两个模块，flink-java 包含了 Flink Core 和基本的流处理功能，而 flink-streaming-java 则是在 flink-java 的基础上添加了流处理的功能。在 Flink 1.16.1 中，建议使用 flink-streaming-java 模块，因为它更全面且包含了更多的功能。

在使用 Flink 1.16.1 版本配合 Flink CDC 2.3.0 进行开发时，除了上述提到的依赖外，还需要添加其他一些必要的依赖。以下是建议的完整依赖列表：

xml

org.apache.flink
flink-core
1.16.1




org.apache.flink
flink-streaming-java_2.12
1.16.1




org.apache.flink
flink-table-api-java-bridge_2.12
1.16.1


org.apache.flink
flink-table-api-java-runtime_2.12
1.16.1


org.apache.flink
flink-table-planner_2.12
1.16.1


org.apache.flink
flink-table-common
1.16.1




com.ververica
flink-sql-connector-mysql-cdc_2.12
1.3.0


这些依赖包括了 Flink Core、Flink Streaming 以及 Flink Table API & SQL 的相关模块，以及 Connector。请确保版本号与你使用的 Flink 和 Flink CDC 版本一致。

至于 org.apache.flink flink-java 和 org.apache.flink flink-streaming-java 这两个依赖，它们是 Flink 的核心依赖之一，用于支持 Flink 的基本功能和流式处理。在上述的完整依赖列表中已经包含了 flink-streaming-java 的依赖，因此你可以选择其中一个来添加到项目中即可。

总结起来，建议将以下依赖添加到你的 Maven 或 Gradle 项目配置文件中：

xml



org.apache.flink
flink-core
1.16.1




org.apache.flinkflink-streaming-java_2.12
1.16.1




org.apache.flink
flink-table-api-java-bridge_2.12
1.16.1


org.apache.flink
flink-table-api-java-runtime_2.12
1.16.1


org.apache.flink
flink-table-planner.12
1.16.1


org.apache.flink
flink-table-common
1.16.1




com.ververica
flink-sql-connector-mysql-cdc_2.12
1.3.0

如果您想要在Flink 1.16.1中使用Flink CDC 2.3.0，那么您需要在项目中添加Flink CDC的依赖。您可以在Maven或Gradle中添加以下依赖：

flink-cdc：这是Flink CDC的主要依赖，包含了Flink CDC的核心功能。
mysql-cdc：这是Flink CDC支持MySQL数据源的依赖，包含了MySQL CDC的核心功能。
fasterxml.jackson：这是Flink CDC使用的JSON序列化和反序列化库，用于将JSON数据写入目标数据库。
关于您提到的org.apache.flink flink-streaming-java和org.apache.flink flink-java，它们是Flink的主要依赖，包含了Flink的核心功能。如果您想要使用Flink CDC，那么您需要在项目中添加flink-cdc依赖，而不是这两个依赖。
需要注意的是，不同的情况可能需要不同的依赖，因此需要根据具体情况进行调整和优化。同时，您可以使用Flink CDC提供的TableFunction接口，自定义一个TableFunction实现类，对读取到的数据进行特殊过滤，以避免出现表字段变少的情况。