各位大佬，提交Flink CDC作业是不是只能通过上传jar包的形式？

提交Flink CDC作业并不局限于通过上传JAR包的形式，但这是最常见的方法之一。根据阿里云实时计算Flink版的相关文档，以下是关于提交Flink CDC作业的详细说明和操作方式：

1. 通过上传JAR包提交Flink CDC作业

这是最常用的方式，适用于用户在本地开发并打包好包含CDC逻辑的JAR文件后，将其上传到Flink控制台进行部署。

操作步骤：

1. 开发JAR包

   • 在本地环境中完成Flink CDC作业的开发、编译和打包。
   • 确保本地开发依赖的Flink版本与后续部署时选择的引擎版本一致。

2. 上传资源

   • 登录实时计算控制台。
   • 进入目标工作空间的控制台页面。
   • 在左侧导航栏中，单击文件管理。
   • 单击上传资源，将打包好的JAR文件上传到Flink开发控制台。

3. 部署JAR作业

   • 在运维中心 > 作业运维页面，单击部署作业，选择JAR作业。
   • 填写部署信息，包括：
     • 部署模式：选择为流模式。
     • 部署名称：填写对应的JAR作业名称。
     • 引擎版本：选择与开发环境匹配的Flink引擎版本。
     • JAR URI：选择上传的JAR包。
     • Entry Point Class：指定程序的入口类。
     • Entry Point Main Arguments：填写必要的参数（如Kafka Brokers地址、数据库连接信息等）。

4. 启动作业

   • 部署完成后，启动作业以正式上线运行。

2. 通过SQL作业提交Flink CDC任务

除了JAR包形式，您还可以通过SQL作业的方式提交Flink CDC任务。这种方式适合对SQL语法熟悉的用户，且无需编写复杂的Java代码。

操作步骤：

1. 开发SQL作业

   • 在Flink SQL编辑器中编写CDC相关的SQL语句，例如使用CREATE TABLE定义CDC数据源表和目标表。

2. 配置连接器

   • 确保已上传所需的CDC连接器JAR包（如MySQL CDC连接器）。
   • 在SQL作业中引用这些连接器。

3. 部署SQL作业

   • 在运维中心 > 作业运维页面，选择SQL作业进行部署。
   • 配置相关参数（如数据源连接信息、目标存储路径等）。

4. 启动作业

   • 部署完成后，启动作业以正式上线运行。

3. 通过Python作业提交Flink CDC任务

如果您更倾向于使用Python开发Flink CDC作业，也可以通过Python API实现。

操作步骤：

1. 开发Python作业

   • 使用PyFlink API编写CDC逻辑，并完成本地测试。

2. 上传资源

   • 将Python作业文件及相关依赖上传到Flink开发控制台。

3. 部署Python作业

   • 在运维中心 > 作业运维页面，选择Python作业进行部署。
   • 配置相关参数（如数据源连接信息、目标存储路径等）。

4. 启动作业

   • 部署完成后，启动作业以正式上线运行。

重要提醒

• 版本一致性：无论是JAR包、SQL作业还是Python作业，确保开发环境中的Flink版本与部署时选择的引擎版本一致。
• 连接器依赖：如果使用CDC功能，必须上传或引入对应的CDC连接器（如MySQL CDC连接器）。建议优先使用官方提供的连接器。
• 权限管理：确保当前用户具有Flink控制台相关权限，否则可能导致部署失败。

综上所述，提交Flink CDC作业可以通过上传JAR包、SQL作业或Python作业等多种方式实现。具体选择哪种方式，取决于您的开发习惯和技术栈。