Flink CDC实时从MySQL数据库获取多张表存入Kafka

1. 流程概述

下面是实现"flink cdc实时从mysql数据库获取多张表 存入kafka"的整体流程：

步骤 描述
步骤一 使用Flink CDC连接MySQL数据库
步骤二 配置CDC数据源
步骤三 从CDC数据源读取变化数据
步骤四 将变化数据转换成JSON格式
步骤五 将JSON数据发送到Kafka

下面将详细介绍每个步骤需要做什么，以及需要使用的代码。

2. 步骤一 - 使用Flink CDC连接MySQL数据库

首先，我们需要使用Flink CDC连接MySQL数据库。Flink CDC提供了一个MySQL CDC Connector来实现与MySQL数据库的连接。

import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment
import org.apache.flink.table.connector.ChangelogMode
import org.apache.flink.table.connector.format.DecodingFormat
import org.apache.flink.table.connector.source.ScanTableSource
import org.apache.flink.table.connector.source.abilities.SupportsReadingMetadata
import org.apache.flink.table.data.GenericRowData
import org.apache.flink.table.types.DataType

val settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build()
val tEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings)

val mysqlSourceDDL =
  """
    |CREATE TABLE mysql_table (
    |  id INT,
    |  name STRING
    |) WITH (
    |  'connector' = 'mysql-cdc',
    |  'hostname' = 'localhost',
    |  'port' = '3306',
    |  'username' = 'root',
    |  'password' = 'password',
    |  'database-name' = 'your_database_name',
    |  'table-name' = 'your_table_name',
    |  'debezium.snapshot.locking.mode' = 'none'
    |)
    |""".stripMargin

tEnv.executeSql(mysqlSourceDDL)

其中，mysql_table是我们要从中读取数据的表。可以根据需要修改连接MySQL的相关配置。

3. 步骤二 - 配置CDC数据源

接下来，我们需要配置CDC数据源，指定要读取的表和每个表的变化模式（Insert、Update、Delete）。

val sourceName = "mysql_table"
val source = tEnv.from("mysql_table") // 数据源名称和前面创建的表名称一致

val changelogMode = ChangelogMode.newBuilder()
  .addContainedKind(ChangelogMode.Insert)
  .addContainedKind(ChangelogMode.UpdateBefore)
  .addContainedKind(ChangelogMode.UpdateAfter)
  .addContainedKind(ChangelogMode.Delete)
  .build()

val decodingFormat = new DecodingFormat[ScanTableSource, ChangelogMode] {
  override def createRuntimeDecoder(
      runtimeProviderContext: DynamicTableSource.Context,
      formatProperties: util.Map[String, String],
      producedDataType: DataType): ScanTableSource.DecodingRuntimeProvider = {

    new ScanTableSource.DecodingRuntimeProvider {
      override def createRuntimeDecoder(
          runtimeProviderContext: DynamicTableSource.Context,
          formatProperties: util.Map[String, String],
          producedDataType: DataType): ScanTableSource.RecordDecoder = {
        new ScanTableSource.RecordDecoder {
          override def decode(record: Any): GenericRowData = {
            record.asInstanceOf[GenericRowData]
          }
        }
      }
    }
  }

  override def supportsNestedProjection(): Boolean = false
  override def getChangelogMode: ChangelogMode = changelogMode
  override def createRuntimeEncoder(
      runtimeProviderContext: DynamicTableSource.Context,
      formatProperties: util.Map[String, String],
      consumedDataType: DataType): DynamicTableSource.DataStructureConverter = {
    throw new UnsupportedOperationException()
  }
}

tEnv.registerTableSource(sourceName, source)
tEnv.getConfig.getConfiguration.setBoolean("python.fn-execution.memory.managed", true)

4. 步骤三 - 从CDC数据源读取变化数据

接下来，我们需要从CDC数据源读取变化的数据。

val sourceDataStream = tEnv.toDataStream(source)

5. 步骤四 - 将变化数据转换成JSON格式

我们需要将变化的数据转换成JSON格式，以便后续发送到Kafka。可以使用Flink提供的JSON库来实现。

import org.apache.flink.api.common.serialization.SerializationSchema
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer

val kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer[String](
  "your_kafka_topic",
  new Serialization