flink cdc采集mysql

Flink CDC采集MySQL

什么是Flink CDC？

Flink CDC（Change Data Capture）是Apache Flink的一个功能，用于实时捕获和处理数据源中的更改。它可以监控任何支持事务日志的数据库，并将更改事件流式传输到Flink中进行实时处理。在本文中，我们将介绍如何使用Flink CDC来采集MySQL数据库中的数据，并进行实时分析和处理。

准备工作

在开始之前，确保已经安装了以下软件：

• Apache Flink：用于实时数据处理和流式计算。
• MySQL：作为我们的数据源数据库。

创建Flink作业

首先，我们需要创建一个Flink作业来连接和采集MySQL数据库中的数据。以下是一个简单的示例代码：

import org.apache.flink.api.common.restartstrategy.RestartStrategies;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode;
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;

public class MySQLCDCJob {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 设置执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
        env.enableCheckpointing(5000);
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3, 1000));

        // 创建Kafka消费者
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
                "mysql-cdc-topic",
                new SimpleStringSchema(),
                properties);

        // 设置消费者的OFFSET为最新
        kafkaConsumer.setStartFromLatest();

        // 将Kafka消费者连接到MySQL数据库
        DataStream<Tuple2<String, String>> stream = env.addSource(kafkaConsumer)
                .map(new MySQLMapper());

        // 执行实时处理逻辑
        stream.keyBy(0)
                .process(new MySQLProcessor())
                .addSink(new FlinkKafkaProducer<>(
                        "processed-data-topic",
                        new SimpleStringSchema(),
                        properties));

        // 启动作业
        env.execute("MySQL CDC Job");
    }
}

在上述代码中，我们使用Flink提供的FlinkKafkaConsumer来连接到Kafka，并从MySQL CDC主题中读取更改事件。然后，我们将数据流转换为我们需要的格式，并进行实时处理。最后，我们将处理后的数据写入到另一个Kafka主题中。

数据流处理

在上述代码中，我们使用了两个自定义函数类：MySQLMapper和MySQLProcessor。以下是它们的示例代码：

public class MySQLMapper implements MapFunction<String, Tuple2<String, String>> {

    @Override
    public Tuple2<String, String> map(String value) throws Exception {
        // 解析并返回数据格式
        return Tuple2.of(value.split(",")[0], value.split(",")[1]);
    }
}

public class MySQLProcessor extends KeyedProcessFunction<String, Tuple2<String, String>, String> {

    @Override
    public void processElement(Tuple2<String, String> value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
        // 实时处理逻辑
        if (value.f1.equals("insert")) {
            out.collect("Insert event: " + value.f0);
        } else if (value.f1.equals("update")) {
            out.collect("Update event: " + value.f0);
        } else if (value.f1.equals("delete")) {
            out.collect("Delete event: " + value.f0);
        }
    }
}

在MySQLMapper中，我们将输入的字符串解析为键值对的格式。在MySQLProcessor中，我们根据更改类型执行不同的操作，并将结果输出到Collector中。

饼状图

下面是一个使用Mermaid语法中的Pie标识的饼状图示例：

```mermaid
pie
    title Data Distribution
    "Category 1": 30
    "Category 2": 20
    "Category 3": 50

该饼状图用于显示不同类别的数据在总数据中的分布比例。

### 状态图

下面是一个使用Mermaid语法中的stateDiagram标识的状态图示例：

```markdown
```mermaid