flinkcdc mysql 到kafka

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mob649e81540090 2023-10-23 17:18:15 ©著作权

文章标签 mysql MySQL Source 文章分类 MySQL 数据库

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实现"flinkcdc mysql 到kafka"的流程

为了实现将MySQL的变更数据采集到Kafka中，我们可以使用Flink CDC（Change Data Capture）库。Flink CDC是Apache Flink的一个子项目，它提供了一种可靠且低延迟的方法来捕获和消费关系数据库的变更数据。下面是实现此流程的详细步骤：

步骤	描述
步骤一	配置MySQL实例和Kafka的连接信息
步骤二	创建一个Flink CDC Job
步骤三	添加MySQL Source
步骤四	添加Kafka Sink
步骤五	运行Flink CDC Job

下面将详细介绍每个步骤需要做的事情以及相应的代码示例。

步骤一：配置MySQL实例和Kafka的连接信息

在这一步中，我们需要配置MySQL实例和Kafka的连接信息，包括主机地址、端口号、用户名、密码等。这些信息将用于在Flink CDC Job中连接到MySQL和Kafka。以下是一个示例配置：

String mysqlHost = "localhost";
int mysqlPort = 3306;
String mysqlUsername = "root";
String mysqlPassword = "password";

String kafkaBootstrapServers = "localhost:9092";

步骤二：创建一个Flink CDC Job

在这一步中，我们需要创建一个Flink CDC Job。Flink CDC提供了一个用于构建CDC Job的API。我们可以使用Flink的DataStream API或Table API来定义Job的业务逻辑。以下是一个示例Job的创建代码：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 创建一个CDC Job
CDCSource<String> cdcSource = CDC.sourceStream()
    .hostname(mysqlHost)
    .port(mysqlPort)
    .username(mysqlUsername)
    .password(mysqlPassword)
    .database("mydatabase")
    .table("mytable")
    .debeziumProperties(new Properties())
    .startFromEarliest()
    .deserializer(new StringDebeziumDeserializationSchema())
    .build();

// 添加CDC Source到Flink Job
DataStream<String> dataStream = env.addSource(cdcSource);

步骤三：添加MySQL Source

在这一步中，我们需要添加一个MySQL Source。Flink CDC库提供了一个用于从MySQL捕获变更数据的Source。我们可以为Source指定要捕获变更数据的数据库和表。以下是一个示例代码：

// 创建一个MySQL Source
MySQLSource<String> mysqlSource = MySQLSource
    .<String>builder()
    .hostname(mysqlHost)
    .port(mysqlPort)
    .username(mysqlUsername)
    .password(mysqlPassword)
    .database("mydatabase")
    .table("mytable")
    .deserializer(new StringDeserializationSchema())
    .build();

// 添加MySQL Source到Flink Job
DataStream<String> dataStream = env.addSource(mysqlSource);

步骤四：添加Kafka Sink

在这一步中，我们需要添加一个Kafka Sink。Flink提供了一个用于将数据发送到Kafka的Sink。我们可以为Sink指定要发送数据的Kafka主题和序列化器。以下是一个示例代码：

// 创建一个Kafka Sink
FlinkKafkaProducer<String> kafkaSink = new FlinkKafkaProducer<>(
    kafkaBootstrapServers,
    "mytopic",
    new SimpleStringSchema()
);

// 添加Kafka Sink到Flink Job
dataStream.addSink(kafkaSink);