Flink CDC2.4.0怎么集成啊,pom谁给我看,依赖总有问题?springboot集成的flink cdc
要在 Spring Boot 中集成 Flink CDC 2.4.0,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 在 pom.xml 文件中添加 Flink CDC 和 Kafka 连接器的依赖项。请注意确保使用正确的版本号。
<dependencies>
<!-- Flink CDC -->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-cdc-connectors_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>1.4.0</version>
</dependency>
<!-- Kafka 连接器 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-kafka_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>1.14.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-sql-connector-kafka-0.11_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>1.14.0</version>
</dependency>
</dependencies>
这些依赖将为您提供所需的 Flink CDC 和 Kafka 连接器功能。
2. 创建一个 Spring Boot Application 类,并在其中编写 Flink CDC 的代码逻辑。您可以根据自己的需求来配置和使用 Flink CDC。下面是一个示例代码片段:
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;
public class FlinkCDCApplication {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建 Flink 环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance()
.useBlinkPlanner()
.inStreamingMode()
.build();
TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(settings);
// 配置和使用 Flink CDC
// ...
// 执行任务
env.execute();
}
}
在上面的代码中,我们创建了一个 Flink 环境,并使用 Blink Planner 创建了一个表环境。您可以在 配置和使用 Flink CDC
的部分编写您需要的 Flink CDC 逻辑。
请注意,这只是一个示例代码片段,您需要根据实际需求进行相应的配置和编码。
要在 Spring Boot 中使用 Flink CDC 2.4.0,您需要在 pom.xml 文件中添加以下依赖:
xml
Copy
org.apache.flink
flink-connector-kafka_2.12
1.14.0
org.apache.flink
flink-sql-connector-kafka-0.11_2.12
1.14.0
org.apache.flink
flink-cdc-connectors
1.4.0
这些依赖包含了 Flink CDC 和 Kafka 连接器所需的所有依赖项。其中,flink-connector-kafka_2.12 和 flink-sql-connector-kafka-0.11_2.12 是 Kafka 连接器所需的依赖项,flink-cdc-connectors 是 Flink CDC 所需的依赖项。
接下来,您需要编写代码来配置和使用 Flink CDC。以下是一个示例代码,用于从 MySQL 数据库中捕获数据变化,并将变化的数据同步到 Kafka 中:
java
Copy
public class FlinkCDCApplication {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建 Flink 环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance()
.useBlinkPlanner()
.inStreamingMode()
.build();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);
// 创建 CDC Connector
String sourceDDL = "CREATE TABLE source_table (\n" +
" id INT NOT NULL,\n" +
" name STRING,\n" +
" PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED\n" +
") WITH (\n" +
" 'connector' = 'mysql-cdc',\n" +
" 'hostname' = 'localhost',\n" +
" 'port' = '3306',\n" +
" 'username' = 'root',\n" +
" 'password' = 'root',\n" +
" 'database-name' = 'test',\n" +
" 'table-name' = 'test'\n" +
")";
tableEnv.executeSql(sourceDDL);
// 创建 Kafka Connector
String sinkDDL = "CREATE TABLE sink_table (\n" +
" id INT,\n" +
" name STRING\n" +
") WITH (\n" +
" 'connector' = 'kafka',\n" +
" 'topic' = 'test',\n" +
" 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',\n" +
" 'format' = 'json',\n" +
" 'sink.partitioner' = 'round-robin'\n" +
")";
tableEnv.executeSql(sinkDDL);
// 执行数据同步任务
String query = "INSERT INTO sink_table SELECT id, name FROM source_table";
tableEnv.executeSql(query).await();
}
}
在上面的示例代码中,我们首先创建了一个 Flink 环境,并使用 StreamTableEnvironment 创建了一个表环境。接着,我们使用 CREATE TABLE 语句创建了一个 MySQL CDC Connector 和一个 Kafka Connector,并
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