Flink CDC 一篇搞定：手把手带你了解 Flink CDC 原理与实战

后端

2023-09-01 22:38:32

Flink CDC：实时数据同步的神兵利器

在信息爆炸的数字时代，实时数据同步已成为企业数字化转型的当务之急。Flink CDC 作为一款功能强大的数据实时同步工具，以其卓越的性能和丰富的功能著称，深受企业和开发者的推崇。

Flink CDC 的工作原理

Flink CDC 的工作原理可以概括为以下几个步骤：

1. 配置 Flink CDC Connector

首先，我们需要配置 Flink CDC Connector，该组件负责连接源数据库和目标数据库，捕获源数据库中的变更数据，并将其传输至目标数据库。

2. 启动 Flink CDC 任务

配置完成后，我们启动 Flink CDC 任务，它将持续不断地从源数据库捕获变更数据并传输至目标数据库。

3. 消费变更数据

在目标数据库中，我们可以使用 Flink SQL 或其他工具消费变更数据，将其用于数据同步、数据迁移、数据集成和数据分析等用途。

Flink CDC 的优势

Flink CDC 具有诸多优势，使其成为实时数据同步的理想选择：

1. 高性能

Flink CDC 采用分布式架构，吞吐量和延迟都极低，可满足企业对实时数据同步的高要求，轻松处理海量数据。

2. 丰富功能

Flink CDC 提供了数据过滤、数据转换、数据路由等丰富的功能，满足企业在不同场景下的数据同步需求，实现个性化定制。

3. 易于使用

Flink CDC 的使用非常简单，只需配置 Flink CDC Connector，启动 Flink CDC 任务，即可开始使用，降低了上手门槛。

Flink CDC 实战指南

如果你打算使用 Flink CDC，可以按照以下步骤进行：

1. 安装 Flink

首先安装 Flink，可从 Apache Flink 官网下载安装包。

2. 配置 Flink CDC Connector

使用 Flink SQL 配置 Flink CDC Connector，定义连接信息和数据过滤条件等。

3. 启动 Flink CDC 任务

使用 Flink 命令行工具或 Flink Web UI 启动 Flink CDC 任务。

4. 消费变更数据

在目标数据库中，使用 Flink SQL 或其他工具消费变更数据，用于数据同步等目的。

代码示例

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.SqlDialect;
import org.apache.flink.table.api.StatementSet;
import org.apache.flink.table.api.TableResult;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.catalog.Column;
import org.apache.flink.table.catalog.ResolvedSchema;
import org.apache.flink.table.catalog.UniqueConstraint;
import org.apache.flink.table.connector.source.DynamicTableSource;
import org.apache.flink.table.connector.source.ScanTableSource;
import org.apache.flink.table.connector.source.SourceFunctionProvider;
import org.apache.flink.table.data.GenericRowData;
import org.apache.flink.table.data.RowData;
import org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction;
import org.apache.flink.table.types.DataType;
import org.apache.flink.table.types.DataTypes;
import org.apache.flink.table.types.logical.LogicalType;
import org.apache.flink.types.Row;

import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;

public class FlinkCDCExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建流执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance()
                .useBlinkPlanner()
                .inStreamingMode()
                .build();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);

        // 定义源表信息
        String sourceTable = "source_table";
        ResolvedSchema sourceSchema = ResolvedSchema.of(
                Arrays.asList(
                        Column.physical("id", DataTypes.INT()),
                        Column.physical("name", DataTypes.STRING())
                ),
                Collections.singletonList(UniqueConstraint.primaryKey("id"))
        );
        DynamicTableSource source = new ScanTableSource(sourceSchema) {
            @Override
            public ScanRuntimeProvider getScanRuntimeProvider(ScanContext context) {
                return SourceFunctionProvider.of(new SourceFunction() {
                    @Override
                    public void run(SourceContext<RowData> ctx) throws Exception {
                        while (true) {
                            ctx.collect(GenericRowData.of(1, "John"));
                            ctx.collect(GenericRowData.of(2, "Mary"));
                            Thread.sleep(1000);
                        }
                    }
                });
            }
        };

        // 注册源表
        tableEnv.createTemporaryTable(sourceTable, source);

        // 定义目标表信息
        String sinkTable = "sink_table";
        tableEnv.executeSql(String.format("CREATE TABLE %s LIKE %s (OP VARCHAR)", sinkTable, sourceTable));

        // 创建和启动 CDC 任务
        tableEnv.executeSql(String.format("INSERT INTO %s SELECT * FROM %s", sinkTable, sourceTable));

        // 消费变更数据
        TableResult result = tableEnv.executeSql(String.format("SELECT * FROM %s", sinkTable));
        result.print();
    }
}