flinkcdc定义sink写入mysql StreamingETL

### 使用 Flink CDC 定义 Sink 并将流式数据写入 MySQL 为了通过 Apache Flink 和其 CDC 连接器实现 Streaming ETL 流程并定义一个目标数据库（如 MySQL）作为 Sink，可以按照以下方式构建完整的解决方案。 #### 配置环境与依赖项 在项目中引入必要的 Maven 或 Gradle 依赖项来支持 Flink CDC 功能以及 MySQL 数据库连接。以下是典型的 Maven 依赖配置[^1]: ```xml <dependency> <groupId>com.ververica</groupId> <artifactId>flink-cdc-connectors</artifactId> <version>2.3.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>8.0.26</version> </dependency> ``` 这些依赖项提供了用于读取源表变更日志的功能以及向 MySQL 写入数据的能力。 #### 创建 Source 和 Transform Flink CDC 支持从多种关系型数据库捕获实时变化的数据。对于 MySQL 源端，可以通过 `MySqlSource` 来创建 Source 表达式： ```java // 创建 MySQL Source MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder() .hostname("localhost") // 替换为主机名或 IP 地址 .port(3306) // 默认 MySQL 端口 .databaseList("test_db") // 要监控的数据库名称列表 .tableList("test_db.orders", "test_db.customers") // 可选的具体表名单 .username("root") // 用户名 .password("password") // 密码 .deserializer(new JsonDeserializationSchema()) // 自定义反序列化逻辑 .build(); ``` 此部分代码片段展示了如何设置来自指定 MySQL 实例中的某些特定模式和表格的变化事件作为输入流[^2]。 #### 定义 JdbcSink 将数据写出到 MySQL 要完成整个 Streaming ETL 工作流程，则还需要定义一个 JDBC Sink 来处理最终的目标存储位置——这里是另一个 MySQL 数据库实例。下面是一个简单的例子说明怎样编写这样的功能组件: ```java public static final String INSERT_SQL = "INSERT INTO target_table (id, name, amount) VALUES (?, ?, ?)"; JdbcStatementBuilder<MyEvent> statementBuilder = (ps, event) -> { ps.setString(1, event.getId()); ps.setString(2, event.getName()); ps.setDouble(3, event.getAmount()); }; JdbcExecutionOptions executionOptions = JdbcExecutionOptions.builder() .withBatchSize(50) .withBatchIntervalMs(200) .withMaxRetries(5) .build(); JdbcSink.sink( INSERT_SQL, statementBuilder, JdbcConnectionOptions.builder() .withUrl("jdbc:mysql://target_host:3306/target_db") .withDriverName("com.mysql.cj.jdbc.Driver") .withUsername("user") .withPassword("pass") .build(), executionOptions); ``` 上述 Java 片段演示了如何利用 `JdbcSink` API 向远程 MySQL Server 插入记录的同时还设置了批量提交参数以提高性能效率。 #### 整合 Source、Transformation 和 Sink 形成完整 Pipeline 最后一步就是把这些单独的部分组合起来形成一条连贯的工作管线(Pipeline)，如下所示： ```java StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.addSource(mySqlSource) .map(event -> processRecord(event)) // 对每条记录执行转换操作 .addSink(jdbcSink); // 添加自定义 jdbc sink 输出至 mysql env.execute("Streaming ETL Job"); ``` 这里假设有一个名为 `processRecord()` 的方法负责对原始 JSON 字符串形式的消息进行解析映射成为适合下游消费的形式对象结构体。 --- ###