flink cdc使用
时间: 2025-02-15 13:15:16 浏览: 43
### 使用 Flink CDC 实现变更数据捕获 (CDC)
Flink CDC 是一种用于实时捕捉数据库变化的技术,允许应用程序及时响应并处理这些变化。为了实现这一目标,通常会采用 Debezium 或者 MaxCompute CDC Connector 等工具来集成 Apache Flink 和各种关系型数据库。
#### 配置环境
安装必要的依赖项,在项目的 `pom.xml` 文件中加入如下配置:
```xml
<dependency>
<groupId>com.ververica</groupId>
<artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>
<version>2.3.0</version>
</dependency>
```
此版本号应根据实际需求调整[^1]。
#### 创建源表定义
下面是一个简单的例子,展示了如何创建一个 MySQL 的 CDC 源表:
```sql
CREATE TABLE orders (
id BIGINT,
order_id STRING,
price DECIMAL(10, 2),
currency STRING,
order_time TIMESTAMP(3),
WATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
'connector' = 'mysql-cdc',
'hostname' = 'localhost',
'port' = '3306',
'username' = 'myuser',
'password' = 'mypassword',
'database-name' = 'ecommerce_db',
'table-name' = 'orders'
);
```
这段 SQL 定义了一个名为 `orders` 的表,并指定了连接器类型为 `mysql-cdc` 及其参数设置。
#### 处理逻辑编写
接下来可以通过 DataStream API 来操作上述定义的数据流:
```java
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.TableResult;
public class OrderProcessingJob {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
TableResult result = env.sqlQuery(
"SELECT * FROM orders"
).execute();
// 进一步处理...
}
}
```
以上代码片段展示了一个基本的应用程序框架,其中包含了查询订单记录的操作。
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