flink mysql数据同步 java

### 使用 Java 实现 Flink 与 MySQL 的数据同步 为了实现 Flink 和 MySQL 数据库之间的数据同步，可以利用 Flink CDC 连接器来捕获 MySQL 中的数据变更并将其转换为流式数据进行处理。以下是详细的说明： #### 1. **Flink CDC 工作原理** Flink CDC 是一种用于捕获数据库变更事件的工具，能够实现实时数据同步功能[^1]。通过配置不同的连接器（如 MySQL 或 MongoDB），可以从源数据库中提取增量更新并将这些变化作为流式数据传递给目标系统。 #### 2. **环境准备** 在开始之前，请确保已安装以下依赖项： - JDK 8 或更高版本 - Maven 构建工具 - Spring Boot 3.x 版本框架 - Apache Flink 及其相关组件 - MySQL 数据库及其驱动程序 #### 3. **项目构建** 创建一个新的 Spring Boot 项目，并引入必要的依赖项。Maven 配置文件 `pom.xml` 应包含如下内容： ```xml <dependencies> <!-- Spring Boot Starter --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter</artifactId> </dependency> <!-- Flink Dependency --> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId> <version>1.17.0</version> </dependency> <!-- Flink CDC Connector for MySQL --> <dependency> <groupId>com.ververica</groupId> <artifactId>flink-cdc-connectors</artifactId> <version>2.2.0</version> </dependency> <!-- MySQL Driver --> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <scope>runtime</scope> </dependency> </dependencies> ``` #### 4. **代码实现** ##### a. **定义 Source 表结构** 假设我们有两张表 `student` 和 `student1`，分别表示源表和目标表。其中 `student` 表的定义已在引用中给出[^2]。对于 `student1` 表，可采用类似的字段设计。 ##### b. **编写 Flink Job** 下面是一个简单的 Java 类，展示如何使用 Flink CDC 将 MySQL 数据同步至另一张表。 ```java import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import com.alibaba.ververica.cdc.connectors.mysql.MySqlSource; import com.alibaba.ververica.cdc.debezium.DebeziumDeserializationSchema; public class MysqlCdcJob { public static void main(String[] args) throws Exception { final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder() .hostname("localhost") // 替换为主机名/IP地址 .port(3306) // 默认端口为3306 .databaseList("test_db") // 要监控的数据库名称 .tableList("test_db.student") // 指定要监听的表 .username("root") // 用户名 .password("password") // 密码 .deserializer(new DebeziumDeserializationSchema<String>() { @Override public String deserialize(io.debezium.data.Envelope envelope) { return envelope.toString(); // 自定义反序列化逻辑 } @Override public boolean isEndOfStream(String nextElement) { return false; // 不结束流 } }) .build(); env.fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL Source") .print(); // 输出到控制台，在实际应用中替换为目标存储位置 env.execute("Flink MySQL CDC Example"); } } ``` 上述代码片段展示了如何设置一个基本的 Flink 流作业，该作业会从指定的 MySQL 表读取数据并通过打印方式显示出来。可以根据需求修改输出部分以适配其他目标系统。 #### 5. **运行与验证** 启动应用程序后，任何针对 `student` 表的操作都会被捕捉到，并反映在下游流程中。可以通过查询 `student1` 表的内容确认同步效果。 ---