Flink CDC：轻松构建 MySQL 和 Postgres 的 Streaming ETL

2024-01-11 10:34:51

Flink CDC：简化 MySQL 和 Postgres 实时数据处理的利器

简介

随着数据在现代企业数字化转型中的重要性与日俱增，实时数据处理已成为应对激烈市场竞争的制胜法宝。Flink CDC（变更数据捕获）应运而生，它基于 Flink 的强大计算引擎，为从 MySQL 和 Postgres 等数据库中提取实时变更数据提供了绝佳的解决方案。本文将深入探讨 Flink CDC 的优势、应用场景，并提供一个分步指南，帮助您构建基于 Flink CDC 的 MySQL 和 Postgres 流式 ETL（提取-转换-加载）管道。

Flink CDC 的优势

实时数据处理： Flink CDC 能够以毫秒级的延迟捕获数据库变更数据，并实时同步到目标系统，满足企业对实时数据处理的迫切需求。
高吞吐量： 无论数据变更数量如何庞大，Flink CDC 都能从容应对，确保数据的可靠传输。
低延迟： Flink CDC 的低延迟特性保证数据变更以极快的速度同步到目标系统，助力企业及时获取最新数据，做出快速决策。
高可靠性： Flink CDC 采用分布式架构，即使在故障情况下，数据也能得到可靠保护，避免丢失。

Flink CDC 的应用场景

Flink CDC 在数据集成、数据仓库、数据分析和数据可视化等领域拥有广泛的应用，具体包括：

数据集成： 将不同源数据库（如 MySQL、Postgres）的数据实时同步到统一的目标系统，实现数据的集中管理和分析。
数据仓库： 实时将源数据库数据同步到数据仓库，为企业提供全面的数据视图，便于数据分析和决策。
数据分析： 实时将源数据库数据同步到数据分析平台，赋予企业强大的数据分析能力，帮助快速识别业务问题，制定及时决策。
数据可视化： 实时将源数据库数据同步到数据可视化平台，让企业直观了解业务数据，做出快速决策。

构建 MySQL 和 Postgres 的流式 ETL

步骤 1：环境准备

首先，确保您的环境满足以下要求：

Flink 发行版
MySQL 数据库
Postgres 数据库

步骤 2：创建 Flink CDC 连接器

接下来，创建 Flink CDC 连接器：

MySQL CDC 连接器：

CREATE TABLE mysql_cdc (
  id INT PRIMARY KEY,
  name STRING,
  age INT,
  address STRING,
  ctime TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'ts'
) WITH (
  'connector' = 'mysql-cdc',
  'hostname' = 'localhost',
  'port' = '3306',
  'username' = 'root',
  'password' = 'password',
  'database-name' = 'demo'
);

Postgres CDC 连接器：

CREATE TABLE postgres_cdc (
  id INT PRIMARY KEY,
  name STRING,
  age INT,
  address STRING,
  ctime TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'ts'
) WITH (
  'connector' = 'postgres-cdc',
  'hostname' = 'localhost',
  'port' = '5432',
  'username' = 'postgres',
  'password' = 'password',
  'database-name' = 'demo'
);