flinkcdc datastream模式多个表并写入到iceberg中，这个应该怎么实现呢 ？

Apache Flink 结合 Flink CDC Connector 可以实现从多个数据库表中读取数据变更，并将这些变更实时写入到 Iceberg 数据湖中。以下是使用 Flink DataStream API 实现这一需求的步骤：

1. 添加依赖

首先，确保你的 Flink 项目中包含了以下依赖：

<!-- Flink CDC Connector -->
<dependency>
    <groupId>com.ververica</groupId>
    <artifactId>flink-connector-oracle-cdc</artifactId>
    <version>你的flink-cdc版本</version>
</dependency>
<!-- Flink Iceberg Connector -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.iceberg</groupId>
    <artifactId>iceberg-flink</artifactId>
    <version>你的iceberg版本</version>
</dependency>

2. 配置 Oracle CDC

使用 Flink CDC Connector 从 Oracle 数据库中读取数据。你需要为每个表创建一个 OracleSource。

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import com.ververica.cdc.connectors.oracle.OracleSource;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
// 创建执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 配置 Oracle CDC Source
Map<String, String> properties = new HashMap<>();
properties.put("scan.startup.mode", "initial"); // 或者其他模式
properties.put("snapshot.mode", "initial"); // 或者其他模式
// 读取多个表
String[] tableNames = {"table1", "table2", "table3"};
List<DataStreamSource<String>> sources = new ArrayList<>();
for (String tableName : tableNames) {
    OracleSource<String> oracleSource = OracleSource.<String>builder()
            .hostname("your-oracle-host")
            .port(1521)
            .database("your-database")
            .schemaList("your-schema")
            .tableList("your-schema." + tableName)
            .username("your-username")
            .password("your-password")
            .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // 将数据转换为 JSON 格式
            .debeziumProperties(properties)
            .build();
    DataStreamSource<String> streamSource = env.fromSource(oracleSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "Oracle CDC Source for " + tableName);
    sources.add(streamSource);
}

3. 合并数据流

将所有表的数据流合并为一个数据流。

DataStream<String> unionStream = sources.get(0);
for (int i = 1; i < sources.size(); i++) {
    unionStream = unionStream.union(sources.get(i));
}

4. 写入 Iceberg

将合并后的数据流写入 Iceberg。

import org.apache.iceberg.flink.sink.IcebergSink;
// 定义 Iceberg 表的属性
Map<String, String> icebergProperties = new HashMap<>();
icebergProperties.put("write.format", "parquet");
// 写入 Iceberg
unionStream.addSink(new IcebergSink<>( icebergProperties, icebergTable, icebergSchema));

5. 执行作业

最后，执行 Flink 作业。

env.execute("Flink CDC to Iceberg Job");

请注意，这里的代码仅为示例，可能需要根据你的具体情况进行调整。比如，实际表名、连接信息、Iceberg 表的 schema 定义等。另外，确保 Iceberg 表已经创建好，并且其 schema 与 Oracle 数据库表的 schema 匹配。
在实际操作中，还需要处理事务、一致性、错误处理等复杂情况，并确保配置的 CDC 参数适合你的业务需求。此外，建议在生产环境中进行充分的测试，以确保系统的稳定性和数据的准确性。

Flink CDC DataStream API 允许你从不同的数据库表中读取数据流，并可以写入到各种sink中，包括 Apache Iceberg。以下是实现从Oracle数据库读取多个表并将数据写入到Iceberg表的基本步骤：

添加依赖：确保你的项目中包含了Flink CDC Connector和Iceberg Connector的依赖。
配置源表：定义你想要读取的Oracle表。你可以使用TableSchema来定义表的结构。
创建Flink CDC Source：使用StreamExecutionEnvironment创建一个Flink CDC Source，指定源表和相关配置。
转换数据：根据需要转换读取的数据流。这一步是可选的，取决于你是否需要对数据进行过滤或转换。
创建Iceberg Sink：配置并创建一个Iceberg Sink，指定目标Iceberg表的配置。
写入数据：使用addSink方法将数据流写入到Iceberg。

要在 Flink CDC 中使用 DataStream API 将多个表的数据捕获并写入到 Iceberg 中，你需要遵循以下几个步骤：

步骤 1: 安装必要的依赖
确保你的项目中包含了 Flink CDC 和 Iceberg 的相关依赖。对于 Flink CDC，你需要添加 Debezium connector 的依赖。对于 Iceberg，你需要添加 Iceberg 的 Flink connector 依赖。

在 Maven 的 pom.xml 文件中，你可以添加如下依赖：
请替换 ${flink.version}、${debezium.version} 和 ${iceberg.version} 为实际的版本号。

正确设置版本号
flink.version: 你应该使用你正在运行的 Flink 版本号。
debezium.version: 选择与你的 Flink 版本兼容的 Debezium 版本。
iceberg.version: 选择与你的 Flink 版本兼容的 Iceberg 版本。
步骤 2: 配置 Flink CDC
创建一个 Flink 环境，并配置 Debezium connector 以捕获 MySQL 数据库的变更事件。这里是一个基本的配置示例：

使用Flink CDC DataStream模式从Oracle读取多个表并写入Iceberg，您需要配置多个Flink连接器源和 sink。以下是一步一步的概述：

配置Oracle Source:
对每个Oracle表创建一个独立的Source任务，使用FlinkJdbcInputFormat或使用专门的cdc库如debezium，根据具体需求。
数据整合:
使用DataStream操作（如union）将来自不同表的数据流合并。
配置Iceberg Sink:
创建一个Iceberg sink，配置catalog-name、catalog-database等参数，用于写入数据。

使用Flink CDC从Oracle读取多个表并写入Iceberg，您可以分别配置多个CREATE TABLE语句，每个对应一个Oracle表。请确保在connector中使用jdbc，并设置正确的数据库连接参数。例如：
对于每个Oracle表table1和table2：

然后您可以使用INSERT INTO语句或者DataStream API将数据写入Iceberg表。

使用Flink CDC从Oracle读取多个表并写入Iceberg，您需要分别配置每个表的连接器。以下是一个大致的步骤：

安装并使用flink-connector-jdbc和flink-connector-iceberg。
对每个Oracle表创建一个DataStream源，配置OracleDatabaseTableSource。
配置Iceberg的TableSink，用于写入数据。使用DataStream操作（如unionAll）将多个表的数据流合并。将合并后的流写入Iceberg表。具体代码示例：

确保在配置Oracle数据库连接时提供正确的凭证和表名，以及在配置Iceberg时提供OSS相关参数。参考官方文档和阿里云实时计算Flink版文档。

要使用Flink CDC DataStream模式将多个表的数据并行写入到Iceberg中，这样搞：
设置环境与依赖： 确保您的项目中包含了Flink CDC Connector以及与Iceberg集成的相关依赖。这通常涉及到在项目的构建文件（如Maven的pom.xml）中添加相应的依赖项。

配置Flink CDC Source： 对于每一个需要捕获变更的表，您需要配置一个Flink CDC Source。这包括指定数据库连接信息、数据库名、表名以及捕获的变更类型（如插入、更新、删除）。

数据处理与转换（可选）： 根据需求，您可能需要对从Flink CDC Source读取的数据进行一些预处理或转换，比如数据清洗、类型转换等。

配置Iceberg Sink： 为每个表配置一个Iceberg Sink，指定Iceberg表的路径、catalog信息以及其他必要的配置，如文件系统的访问凭证等。确保sink配置与您的Iceberg存储环境相匹配。

并行处理与连接Source与Sink： 在Flink程序中，使用DataStream API将各个表的Source与对应的Sink连接起来。可以通过keyBy、broadcast或其他Flink提供的数据流操作来实现数据的并行处理与路由，确保每个表的数据正确地写入到其对应的Iceberg表中。

启动执行： 配置好整个数据流图之后，提交Flink作业到集群上执行。请确保使用的Flink版本支持AUTO OPTIMIZE功能
，以便后续可能进行的性能优化。

参考文档： https://blog.csdn.net/yy8623977/article/details/124298670

创建一个 Flink DataStream 来读取该表的数据。可以使用 OracleSource 来定义数据源，并设置相应的数据库连接属性和表名

Properties properties1 = new Properties();
properties1.setProperty("connector", "oracle-cdc");
properties1.setProperty("hostname", "your_oracle_host");
properties1.setProperty("port", "your_oracle_port");
properties1.setProperty("username", "your_oracle_username");
properties1.setProperty("password", "your_oracle_password");
properties1.setProperty("database-name", "your_oracle_dbname");
properties1.setProperty("schema-name", "your_schema");
properties1.setProperty("table-name", "your_table1");
SourceFunction<String> source1 = OracleSource.<String>builder()
    .setProperties(properties1)
    .build();
DataStream<String> stream1 = env.addSource(source1);
// 类似地，为其他 Oracle 表创建 Source

使用 union 方法来实现

DataStream<Tuple2<String, String>> combinedStream = stream1.map(value -> Tuple2.of("table1", value))
    .union(stream2.map(value -> Tuple2.of("table2", value)));

1、对于每个Oracle表，创建一个 Flink DataStream 来读取该表的数据。

// 示例：为第一个 Oracle 表创建 Source  
Properties properties1 = new Properties();  
properties1.setProperty("connector", "oracle-cdc");  
properties1.setProperty("hostname", "your_oracle_host");  
properties1.setProperty("port", "your_oracle_port");  
properties1.setProperty("username", "your_oracle_username");  
properties1.setProperty("password", "your_oracle_password");  
properties1.setProperty("database-name", "your_oracle_dbname");  
properties1.setProperty("schema-name", "your_schema");  
properties1.setProperty("table-name", "your_table1");  

SourceFunction<String> source1 = OracleSource.<String>builder()  
    .setProperties(properties1)  
    .build();  

DataStream<String> stream1 = env.addSource(source1);  

// 类似地，为其他 Oracle 表创建 Source

2、合并 DataStream

DataStream<Tuple2<String, String>> combinedStream = stream1.map(value -> Tuple2.of("table1", value))  
    .union(stream2.map(value -> Tuple2.of("table2", value)));

3、写入iceberg中。

// 假设你已经有了 Iceberg 表的 Catalog 和 Identifier  
Catalog catalog = ...; // 初始化你的 Iceberg Catalog  
Identifier identifier = Identifier.of(...); // 指定要写入的 Iceberg 表  

IcebergSink.Builder<Tuple2<String, String>> sinkBuilder = IcebergSink.forRow(combinedStream)  
    .catalog(catalog)  
    .table(identifier)  
    // 配置其他必要的 Sink 属性，如分区、格式等  
    .build();  

combinedStream.addSink(sinkBuilder);

——参考链接。

要在Flink CDC DataStream模式下实现同时读取Oracle多个表并写入到Iceberg中，您可以遵循以下步骤进行配置和实现：

1. 添加依赖与配置Flink CDC Oracle Connector：
2. 配置Iceberg Sink：

3. 合并多个源与sink：
   示例代码结构概述（非直接可运行代码，仅为逻辑示意）：
   ```java
   // 假设tablesToRead是一个包含所有待读取Oracle表名的集合
   for (String tableName : tablesToRead) {
   // 配置并创建Oracle CDC Source
   OracleCDCSource oracleSource = OracleCDCSource.builder()

    .hostname("your_host")
    .port(1521)
    .database("your_database")
    .username("your_username")
    .password("your_password")
    .tableList(tableName)
    // 其他必要配置
    .build();
   

   // 创建环境并添加Source
   StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

   // 为每个表创建单独的source数据流
   DataStream sourceStream = env.fromSource(oracleSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "Oracle CDC Source - " + tableName);

   // 可以在此处对sourceStream进行转换处理，如映射字段等

   // 将所有表的数据流合并
   if (mergedStream == null) {

    mergedStream = sourceStream;
   

   } else {

    mergedStream = mergedStream.union(sourceStream);
   

   }
   }

// 配置Iceberg Sink
SinkFunction icebergSink = IcebergSink.builder()
.forRowType(...) // 指定Iceberg表的架构
.withProperty("path", "your_iceberg_table_path") // Iceberg表位置
// 其他Sink配置
.build();

// 将合并后的数据流连接到Iceberg Sink
mergedStream.addSink(icebergSink);

env.execute("Flink CDC to Iceberg");
```

参考链接：https://help.aliyun.com/zh/flink/user-guide/manage-dlf-catalogs