flink 模拟cdc数据流

### 如何在 Flink 中模拟 CDC 的数据流处理 Flink 提供了强大的支持来实现 Change Data Capture (CDC)，它能够捕获数据库中的变更事件并将这些变化作为数据流进行处理。以下是关于如何在 Flink 中模拟 CDC 数据流的一个完整示例。 #### 使用场景描述 假设有一个 MySQL 表 `orders`，其中存储订单的相关信息。目标是通过 Flink 捕捉该表的变化（新增、更新或删除操作），并将其转换为一条条数据流记录以便进一步处理。 --- #### 技术栈准备 为了完成这一任务，需要引入以下依赖项： ```xml <dependency> <groupId>com.ververica</groupId> <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId> <version>2.3.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId> <version>1.15.0</version> </dependency> ``` 上述依赖分别用于连接 MySQL 并启用 CDC 功能[^1]。 --- #### 示例代码展示 下面是一个完整的 Java 代码示例，展示了如何利用 Flink 和 MySQL-CDC 连接器构建一个简单的 CDC 应用程序。 ```java import com.alibaba.ververica.cdc.connectors.mysql.MySqlSource; import com.alibaba.ververica.cdc.debezium.DebeziumDeserializationSchema; import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringEncoder; import org.apache.flink.connector.file.sink.FileSink; import org.apache.flink.core.fs.Path; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; public class FlinkCdcExample { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder() .hostname("localhost") // 替换为您的MySQL主机名 .port(3306) // 替换为您的MySQL端口 .databaseList("test_db") // 要监控的数据库名称 .tableList("test_db.orders") // 要监控的具体表 .username("root") // MySQL用户名 .password("password") // MySQL密码 .deserializer(new DebeziumDeserializationSchemaWrapper()) // 自定义反序列化逻辑 .build(); FileSink<String> fileSink = FileSink.forRowFormat( new Path("/path/to/output"), // 输出路径 new SimpleStringEncoder<>()) .withRollingPolicy(DefaultRollingPolicy.create().build()) .build(); env.fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL Source") .sinkTo(fileSink); env.execute("Flink CDC Example"); } private static class DebeziumDeserializationSchemaWrapper implements DebeziumDeserializationSchema<String> { @Override public void deserialize(SourceRecord sourceRecord, Collector<String> collector) throws Exception { String value = sourceRecord.value().toString(); collector.collect(value); } } } ``` 这段代码实现了以下几个功能： 1. 配置了一个基于 MySQL 的源表 `mySqlSource`，指定要监听的目标库和表。 2. 定义了一个自定义的反序列化类 `DebeziumDeserializationSchemaWrapper` 来解析来自 MySQL 的变更日志。 3. 将捕获到的日志写入文件系统中以供后续分析[^2]。 --- #### 关键概念解释 ##### **1. 变更捕捉机制** Flink CDC 利用了 Apache Kafka Connect 的子项目 Debezium 来实现增量读取的功能。当配置好 MySQL Binlog 后，任何针对所选表格的操作都会被转化为结构化的 JSON 或 Avro 格式的事件流[^3]。 ##### **2. Binlog 日志模式** 确保 MySQL 已经启用了 Row-based Replication Mode (`binlog_format=ROW`) ，因为只有在这种情况下才能精确跟踪每一行的实际修改情况。 ##### **3. Checkpoint 支持** 由于涉及到长时间运行的任务，建议开启 Savepoints/Checkpoints 功能，这样即使发生失败也可以从中断的地方继续执行而不会丢失进度。 --- ####