还在为数据同步而烦恼？FlinkCDC带你轻松实现Mysql到ES实时同步！

2023-05-07 06:54:56

实时数据同步：FlinkCDC 助力 MySQL 到 Elasticsearch

引言

在当今数据驱动的时代，实时数据同步至关重要。FlinkCDC 作为一个功能强大的数据实时同步工具，能够无缝地将 MySQL 数据实时同步到 Elasticsearch 中。在这篇文章中，我们将深入探讨 FlinkCDC 的特性、优势以及如何使用它进行 MySQL 到 Elasticsearch 的数据同步。

FlinkCDC 的特性

实时同步： FlinkCDC 持续监听 MySQL 中的更改，并实时将数据同步到 Elasticsearch 中。
高性能： 它是一个高效的数据同步引擎，即使处理大量数据也能保证及时性。
可扩展性： 随着数据量的不断增长，FlinkCDC 能够轻松扩展以满足需求。
可靠性： FlinkCDC 确保数据的完整性和一致性，即使在系统出现故障的情况下。

如何使用 FlinkCDC 进行 MySQL 到 Elasticsearch 的数据同步

1. 前期准备

安装 FlinkCDC。
配置 MySQL 和 Elasticsearch。
创建 FlinkCDC 任务。

2. 创建 FlinkCDC 任务

FlinkCDCConfig config = FlinkCDCConfig.newBuilder()
    .setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test")
    .setUsername("root")
    .setPassword("password")
    .setDatabase("test")
    .setTable("users")
    .setElasticsearchHost("localhost")
    .setElasticsearchPort(9200)
    .setElasticsearchIndex("users")
    .setElasticsearchType("doc")
    .build();

FlinkCDCSource<RowData> source = FlinkCDCSource.builder()
    .setConfig(config)
    .build();

FlinkSink<RowData> sink = ElasticsearchSink.newBuilder()
    .setHosts("localhost:9200")
    .setIndex("users")
    .setType("doc")
    .build();

DataStream<RowData> stream = env.addSource(source);
stream.addSink(sink);