Flink CDC 中有人部署过Apache Flink Table Store 0.2.0 吗，？

在使用 Apache Flink Table Store 0.2.0 时，您需要确保其与 Flink 1.13.6 的兼容性，并正确配置相关依赖包。以下是详细的部署和配置步骤：

1. 确认 Flink 版本兼容性

根据知识库中的信息，Flink 作业的依赖版本必须与 Flink 集群的引擎版本保持一致。因此，在使用 Flink 1.13.6 时，您需要确保 Table Store 0.2.0 支持该版本。

• 如果官方文档未明确说明支持，请参考 Table Store 的发布说明或社区支持。
• 如果不支持，建议升级到更高版本的 Flink（如 1.15 或 1.17），以获得更好的兼容性。

2. 添加 Maven 依赖

为了使用 Table Store 0.2.0，您需要在项目的 pom.xml 文件中添加以下依赖项：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-store-core</artifactId>
    <version>0.2.0</version>
</dependency>

同时，确保您的项目中包含与 Flink 1.13.6 兼容的基础依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
    <version>1.13.6</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-api-java-bridge_2.11</artifactId>
    <version>1.13.6</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

注意：scope 设置为 provided 是因为这些依赖已经在 Flink 集群中预装，无需重复打包。

3. 配置 Table Store 连接器

在 Flink CDC 场景下，您需要通过 YAML 文件或代码方式注册 Table Store 连接器。以下是一个示例 YAML 配置：

pipeline:
  user-defined-function:
    - name: table_store_sink
      classpath: org.apache.flink.table.store.connector.TableStoreSinkFunction

说明： - 此处的 classpath 需要与实际的 Table Store JAR 包路径一致。 - 如果您使用的是自定义函数（UDF），请确保 UDF 的类路径已正确上传并注册。

4. 下载并上传依赖包

如果您的 Flink 集群未预装 Table Store 相关依赖，您需要手动下载并上传 JAR 包：

1. 下载依赖包：

   • 访问 Maven 中央仓库或其他可信源，下载 flink-table-store-core-0.2.0.jar。
   • 确保下载的版本与 Flink 1.13.6 兼容。

2. 上传依赖包：

   • 登录 实时计算 Flink 控制台。
   • 在 作业管理 页面，选择目标作业并上传 JAR 包。
   • 确保上传的 JAR 包路径与作业配置一致。

5. 部署和运行作业

完成上述配置后，您可以按照以下步骤部署和运行作业：

1. 编写作业代码：

   • 使用 Table API 或 SQL 定义数据源和目标表。

   • 示例代码如下：

     StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
     StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
     
     // 注册 Table Store 表
     tableEnv.executeSql(
      "CREATE TABLE table_store_table (" +
      "  id BIGINT," +
      "  name STRING," +
      "  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED" +
      ") WITH (" +
      "  'connector' = 'table-store'," +
      "  'path' = 'oss://your-bucket/table-store-path'" +
      ")"
     );
     
     // 写入数据
     tableEnv.executeSql("INSERT INTO table_store_table VALUES (1, 'Alice'), (2, 'Bob')");
     

2. 提交作业：

   • 将作业代码打包为 JAR 文件。
   • 在 实时计算 Flink 控制台 中上传并提交作业。

6. 注意事项

• 版本冲突：部分依赖可能与社区版本存在冲突（如 hive-common 和 hive-exec）。如果遇到问题，请手动下载并替换冲突的 JAR 包。
• Python 作业限制：如果您使用 Python API，请确保 Flink 工作空间已预装 Python 环境，并兼容 Flink 1.13.6。
• Bucket 权限：实时计算引擎 VVR 8.0.6 及以上版本仅支持访问绑定的 Bucket，请确保 OSS 路径权限已正确配置。

通过以上步骤，您可以成功部署 Apache Flink Table Store 0.2.0 并与 Flink 1.13.6 集成。如果仍有疑问，请提供更多具体场景以便进一步协助。