实时数仓神器 - Flink-CDC(最新版本)

关键词：Flink-CDC、Flink-CDC入门教程、Flink CDC Connectors 、Flink-CDC 2.0.0

前言

在 Flink CDC 诞生之前，说起数据同步工具，大家可能最熟悉 Canal、MaxWell 等工具。自从Flink CDC 诞生之后，经过一年时间的发展，现在已经慢慢成熟。Flink CDC 上手非常容易，上手容易并不意味着功能简单，相反，它的功能很强大。今天我们就来认识一下什么是Flink CDC。

一、什么是 CDC？

CDC 是 Change Data Capture（变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入、更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。

CDC 主要分为基于查询和基于日志两种方式。

二、CDC 应用场景

1. 数据同步，用于备份，容灾
2. 数据分发，一个数据源分发给多个下游
3. 数据采集(E)，面向数据仓库/数据湖的 ETL 数据集成

三、什么是 Flink CDC？

Flink CDC 是 Apache Flink 的一组源连接器，使用变更数据捕获 (CDC) 从 MySQL、PostgreSQL 等不同数据库中直接读取全量数据和增量变更数据。Flink CDC Connectors 集成了 Debezium 作为捕获数据变化的引擎。所以它可以充分利用Debezium的能力。

四、Flink CDC 优点

1. 支持读取数据库快照并继续读取binlog，即使发生故障也只处理一次。
2. DataStream API 的 CDC 连接器，用户可以在单个作业中使用对多个数据库和表的更改，而无需部署 Debezium 和 Kafka。
3. Table/SQL API 的 CDC 连接器，用户可以使用 SQL DDL 创建 CDC 源来监视单个表上的更改。

五、Flink CDC 入门案例

本案例使用 MySQL 数据库。

• 先决条件

  确保 MySQL 数据库已开启 Binlog

• 创建一个 maven 工程

  本案例已上传至码云，有需要的可以去我仓库下载。

• 引入依赖

  <dependency>
      <groupId>org.apache.flink</groupId>
      <artifactId>flink-java</artifactId>
      <version>1.13.2</version>
  </dependency>
  <dependency>
      <groupId>org.apache.flink</groupId>
      <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId>
      <version>1.13.2</version>
  </dependency>
  <dependency>
      <groupId>org.apache.flink</groupId>
      <artifactId>flink-clients_2.12</artifactId>
      <version>1.13.2</version>
  </dependency>
  <dependency>
      <groupId>mysql</groupId>
      <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
      <version>8.0.25</version>
  </dependency>
  <dependency>
      <groupId>org.apache.flink</groupId>
      <artifactId>flink-table-planner-blink_2.12</artifactId>
      <version>1.13.2</version>
  </dependency>
  <dependency>
      <groupId>com.ververica</groupId>
      <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>
      <version>2.0.0</version>
  </dependency>
  <dependency>
      <groupId>com.alibaba</groupId>
      <artifactId>fastjson</artifactId>
      <version>1.2.75</version>
  </dependency>
  <dependency>
      <groupId>org.slf4j</groupId>
      <artifactId>slf4j-simple</artifactId>
      <version>1.7.25</version>
      <scope>compile</scope>
  </dependency>
  <dependency>
      <groupId>org.apache.flink</groupId>
      <artifactId>flink-connector-elasticsearch7_2.11</artifactId>
      <version>1.13.2</version>
  </dependency>
  

• 编写demo

  public class FlinkCDC {
        
  
      public static void main(String[] args) throws Exception {
        
  
          //1.获取Flink 执行环境
          StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
          env.setParallelism(1);
  
          //2.通过FlinkCDC构建SourceFunction
          DebeziumSourceFunction<String> sourceFunction = MySqlSource.<String>builder()
                  .hostname("127.0.0.1")
                  .port(3306)
                  .username("root")
                  .password("root")
                  .databaseList("flink-cdc")
                  .deserializer(new StringDebeziumDeserializationSchema())
                  .startupOptions(StartupOptions.initial())
                  .build();
          DataStreamSource<String> dataStreamSource = env.addSource(sourceFunction);
  
          //3.数据打印
          dataStreamSource.print();
  
          //4.启动任务
          env.execute("FlinkCDC");
      }
  
  }
  

• 运行

  当我们在数据库添加、修改、删除一条数据时，控制台都会输出变更信息

  [debezium-mysqlconnector-mysql_binlog_source-change-event-source-coordinator] INFO io.debezium.connector.mysql.MySqlStreamingChangeEventSource - Keepalive thread is running
  [Legacy Source Thread - Source: Custom Source -> (Sink: Print to Std. Out, Sink: Unnamed) (1/1)#0] INFO com.ververica.cdc.debezium.internal.DebeziumChangeFetcher - Database snapshot phase can't perform checkpoint, acquired Checkpoint lock.
  SourceRecord{
        sourcePartition={
        server=mysql_binlog_source}, sourceOffset={
        ts_sec=1630413635, file=mysql-bin.000003, pos=1234, snapshot=true}} ConnectRecord{
        topic='mysql_binlog_source.flink-cdc.t_user', kafkaPartition=null, key=Struct{
        id=1}, keySchema=Schema{
        mysql_binlog_source.flink_cdc.t_user.Key:STRUCT}, value=Struct{
        after=Struct{
        id=1,desc=数据测试,name=极客},source=Struct{
        version=1.5.2.Final,connector=mysql,name=mysql_binlog_source,ts_ms=1630413635069,snapshot=true,db=flink-cdc,table=t_user,server_id=0,file=mysql-bin.000003,pos=1234,row=0},op=r,ts_ms=1630413635072}, valueSchema=Schema{
        mysql_binlog_source.flink_cdc.t_user.Envelope:STRUCT}, timestamp=null, headers=ConnectHeaders(headers=)}
  SourceRecord{
        sourcePartition={
        server=mysql_binlog_source}, sourceOffset={
        ts_sec=1630413635, file=mysql-bin.000003, pos=1234}} ConnectRecord{
        topic='mysql_binlog_source.flink-cdc.t_user', kafkaPartition=null, key=Struct{
        id=2}, keySchema=Schema{
        mysql_binlog_source.flink_cdc.t_user.Key:STRUCT}, value=Struct{
        after=Struct{
        id=2,desc=你爱我我爱你,name=极客688},source=Struct{
        version=1.5.2.Final,connector=mysql,name=mysql_binlog_source,ts_ms=1630413635074,snapshot=last,db=flink-cdc,table=t_user,server_id=0,file=mysql-bin.000003,pos=1234,row=0},op=r,ts_ms=1630413635074}, valueSchema=Schema{
        mysql_binlog_source.flink_cdc.t_user.Envelope:STRUCT}, timestamp=null, headers=ConnectHeaders(headers=)}
  [Legacy Source Thread - Source: Custom Source -> (Sink: Print to Std. Out, Sink: Unnamed) (1/1)#0] INFO com.ververica.cdc.debezium.internal.DebeziumChangeFetcher - Received record from streaming binlog phase, released checkpoint lock.
  [debezium-engine] INFO io.debezium.connector.common.BaseSourceTask - 3 records sent during previous 00:01:31.149, last recorded offset: {
        transaction_id=null, ts_sec=1630413724, file=mysql-bin.000003, pos=1299, row=1, server_id=1, event=2}
  SourceRecord{
        sourcePartition={
        server=mysql_binlog_source}, sourceOffset={
        transaction_id=null, ts_sec=1630413724, file=mysql-bin.000003, pos=1299, row=1, server_id=1, event=2}} ConnectRecord{
        topic='mysql_binlog_source.flink-cdc.t_user', kafkaPartition=null, key=Struct{
        id=3}, keySchema=Schema{
        mysql_binlog_source.flink_cdc.t_user.Key:STRUCT}, value=Struct{
        after=Struct{
        id=3,desc=66,name=666},source=Struct{
        version=1.5.2.Final,connector=mysql,name=mysql_binlog_source,ts_ms=1630413724000,db=flink-cdc,table=t_user,server_id=1,file=mysql-bin.000003,pos=1436,row=0},op=c,ts_ms=1630413724566}, valueSchema=Schema{
        mysql_binlog_source.flink_cdc.t_user.Envelope:STRUCT}, timestamp=null, headers=ConnectHeaders(headers=)}
  

  至此，Flink CDC 入门案例结束，是不是非常简单，Flink CDC 更多功能请参阅官网，自行研究。

总结

好了以上就是本文的主要内容了，本文主要介绍了 CDC 的概念，Flink-CDC 概念及入门案例，。相信无敌的你都已经get到全部要点了，本专栏后续将带你继续了解大数据相关的神器，敬请期待哦(*^▽^*)。

声明

以上内容均来源于网络，如有错误，请多多包含。

参考文献

Apache Flink-CDC

附：

geek-flink