flink cdc 读pgsql 的java代码怎么写？

要使用Flink CDC读取PostgreSQL数据，您需要通过DataStream API编写Java代码，并配置相关的连接参数。以下是基于知识库资料的详细实现步骤和代码示例：

1. 准备工作

在开始编写代码之前，请确保以下条件已满足： - PostgreSQL数据库的wal_level参数设置为logical。 - 数据库用户具有LOGIN和REPLICATION权限，并且对目标表有SELECT权限。 - 已安装并配置好Flink环境，并准备好Flink CDC连接器依赖。

2. 添加Maven依赖

在项目的pom.xml文件中添加Flink CDC PostgreSQL连接器的依赖项。例如：

<dependency>
    <groupId>com.ververica</groupId>
    <artifactId>flink-connector-postgres-cdc</artifactId>
    <version>${flink-cdc.version}</version>
</dependency>

请根据实际使用的Flink版本选择对应的flink-cdc.version。

3. 编写Java代码

以下是一个完整的Java代码示例，用于通过Flink CDC读取PostgreSQL的数据：

import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import com.ververica.cdc.connectors.postgres.PostgresSource;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;

public class PostgresCDCExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建Flink执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 配置PostgreSQL CDC Source
        PostgresSource<String> postgresSource = PostgresSource.<String>builder()
            .hostname("yourHostname") // PostgreSQL主机地址
            .port(5432)               // PostgreSQL端口，默认为5432
            .database("yourDatabase") // 数据库名称
            .schemaList("public")     // 模式列表，多个模式用逗号分隔
            .tableList("public.yourTable") // 表列表，格式为"schemaName.tableName"
            .username("yourUsername") // 数据库用户名
            .password("yourPassword") // 数据库密码
            .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // 使用JSON格式反序列化
            .build();

        // 将PostgreSQL CDC Source集成到Flink数据流中
        env.fromSource(postgresSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "PostgreSQL CDC Source")
           .print(); // 输出到控制台

        // 启动Flink作业
        env.execute("PostgreSQL CDC Example");
    }
}

4. 代码说明

• PostgresSource：这是Flink CDC提供的PostgreSQL数据源构建器，用于捕获PostgreSQL的变更数据。
• hostname、port、database：分别指定PostgreSQL的主机地址、端口号和数据库名称。
• schemaList、tableList：指定需要捕获变更的模式和表。支持多模式和多表配置。
• deserializer：定义数据的反序列化方式。这里使用JsonDebeziumDeserializationSchema将数据转换为JSON格式。
• WatermarkStrategy.noWatermarks()：表示不使用水印策略，适用于简单的数据捕获场景。

5. 注意事项

• 权限配置：确保数据库用户具有REPLICATION权限，并且wal_level参数设置为logical。
• 性能优化：如果数据量较大，建议调整PostgreSQL的max_wal_senders和max_replication_slots参数，以支持更多的并发复制槽。
• 类型映射：PostgreSQL中的DATE类型在Flink SQL中需要映射为TIMESTAMP类型。

6. 测试与验证

1. 启动Flink作业后，观察控制台输出，确认是否能够正确捕获PostgreSQL的变更数据。
2. 在PostgreSQL中执行INSERT、UPDATE或DELETE操作，验证Flink是否能够实时捕获这些变更。

通过以上步骤，您可以成功使用Flink CDC读取PostgreSQL的数据。如果有其他需求（如自定义反序列化器或处理复杂数据结构），可以根据具体场景进一步扩展代码逻辑。