Flink CDC里cdc Datastream的API怎么设置这个参数进去呢？

在Flink CDC中，使用DataStream API设置CDC参数的方式主要依赖于连接器的配置选项。以下是如何为不同的CDC Source（如MySQL、Postgres、MongoDB等）设置参数的具体方法和步骤：

1. MySQL CDC DataStream API 参数设置

在使用MySQL CDC时，MySqlSource是核心类，通过其Builder模式可以设置相关参数。以下是关键参数的设置方式：

import com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;

MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
    .hostname("yourHostname") // MySQL服务器地址
    .port(3306)               // MySQL端口
    .databaseList("yourDatabaseName") // 需要监控的数据库名称
    .tableList("yourDatabaseName.yourTableName") // 需要监控的表名，需包含数据库名
    .username("yourUsername") // MySQL用户名
    .password("yourPassword") // MySQL密码
    .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // 数据反序列化方式
    .build();

重要说明： - tableList参数要求表名必须包含数据库名，例如yourDatabaseName.yourTableName。 - 如果需要加速Binlog读取，建议确保Binlog文件产生速度不超过85MB/s，否则可能导致延迟上升。

2. Postgres CDC DataStream API 参数设置

对于Postgres CDC，PostgresSource是核心类，同样通过Builder模式设置参数。以下是示例代码：

import com.ververica.cdc.connectors.postgres.PostgresSource;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;

PostgresSource<String> postgresSource = PostgresSource.<String>builder()
    .hostname("yourHostname") // Postgres服务器地址
    .port(5432)               // Postgres端口
    .database("yourDatabaseName") // 需要监控的数据库名称
    .schemaList("yourSchemaName") // 需要监控的模式名称
    .tableList("yourSchemaName.yourTableName") // 需要监控的表名，需包含模式名
    .username("yourUsername") // Postgres用户名
    .password("yourPassword") // Postgres密码
    .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // 数据反序列化方式
    .build();

重要说明： - tableList参数要求表名必须包含模式名，例如my_schema.my_table。 - 如果DECIMAL类型数据精度超过最大精度，可以通过配置'debezium.decimal.handling.mode' = 'string'将数据处理为字符串类型。

3. MongoDB CDC DataStream API 参数设置

MongoDB CDC的参数设置相对简单，支持全量+增量读取模式。以下是示例代码：

import com.ververica.cdc.connectors.mongodb.MongoDBSource;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;

MongoDBSource<String> mongoSource = MongoDBSource.<String>builder()
    .hosts("yourHost:27017") // MongoDB服务器地址
    .databaseList("yourDatabaseName") // 需要监控的数据库名称
    .collectionList("yourCollectionName") // 需要监控的集合名称
    .username("yourUsername") // MongoDB用户名（可选）
    .password("yourPassword") // MongoDB密码（可选）
    .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // 数据反序列化方式
    .startupOptions(StartupOptions.initial()) // 启动模式：从初始位点开始拉取全部数据
    .build();

重要说明： - MongoDB CDC仅支持订阅整个库的集合，不支持筛选部分集合功能。 - 启动模式可通过StartupOptions设置，包括initial()（全量+增量）、latest-offset()（只读增量）和timestamp()（从指定时间戳开始）。

4. 通用注意事项

• 依赖管理：使用DataStream API时，需要确保正确引入对应的连接器依赖。例如，MySQL CDC的依赖为flink-connector-mysql-cdc，Postgres CDC的依赖为flink-connector-postgres-cdc。
• SNAPSHOT版本：如果需要使用SNAPSHOT版本（如flink-sql-connector-mysql-cdc-2.2-SNAPSHOT.jar），则需要手动下载源码并编译对应的JAR包，因为Maven中央仓库不提供SNAPSHOT依赖。
• 容错语义：启用Flink的Checkpoint后，CDC Source可以保证精确一次的语义。如果需要更高的容错保障，可以通过DeliveryGuarantee.EXACTLY_ONCE参数进行配置。

5. 总结

通过上述方法，您可以根据具体的CDC Source（如MySQL、Postgres、MongoDB等）灵活设置参数，并结合实际需求选择合适的启动模式和反序列化方式。如果有更多定制化需求，请参考官方文档或联系技术支持团队。