Flink学习---15、FlinkCDC（CDC介绍、案例实操）

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文章目录

1、CDC简介
- [1.1 什么是CDC](#1.1 什么是CDC)
- [1.2 CDC的种类](#1.2 CDC的种类)
- [1.3 Flink-CDC](#1.3 Flink-CDC)
2、FlinkCDC案例实操
- [2.1 开启MySQL Binlog并重启MySQL](#2.1 开启MySQL Binlog并重启MySQL)
- [2.2 FlinkSQL方式的应用](#2.2 FlinkSQL方式的应用)
- - [2.2.1 导入依赖](#2.2.1 导入依赖)
  - [2.2.2 编写代码](#2.2.2 编写代码)

1、CDC简介

1.1 什么是CDC

CDC是Change Data Capture（变更数据获取）的简称。核心思想是，检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，写入到消息中间件以及其他服务进行订阅及消费。

1.2 CDC的种类

CDC主要分为基于查询和基于Binlog两种方式，以下这两种之间的区别：

	基于查询的CDC	基于Binlog的CDC
开源产品	Sqoop、DataX	Canal、Maxwell
执行模式	Batch	Streaming
是否可以捕获所有数据变化	否	是
延迟性	高延迟	低延迟
是否增加数据库压力	是	否

1.3 Flink-CDC

Flink摄取开发了Flink-cdc-connectors组件，这是一个可以直接从MySQL、PostgreSQL等数据库直接读取全量数据和增量变更数据的Source组件，

目前已经开源，开源地址：https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors

2、FlinkCDC案例实操

2.1 开启MySQL Binlog并重启MySQL

java 复制代码

vim /etc/my.cnf

2.2 FlinkSQL方式的应用

2.2.1 导入依赖

xml 复制代码

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-planner-blink-loader
</artifactId>
    <version>1.17.0</version>
</dependency>

2.2.2 编写代码

java 复制代码

public class FlinkCDC_SQL {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // TODO 1. 准备环境
        // 1.1 流处理环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        // 1.2 表执行环境
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

        // TODO 2. 创建动态表
        tableEnv.executeSql("CREATE TABLE user_info (\n" +
                "id INT,\n" +
                "name STRING,\n" +
                "age INT,\n" +
                "primary key(id) not enforced\n" +
                ") WITH (" +
                "'connector' = 'mysql-cdc'," +
                "'hostname' = 'hadoop102'," +
                "'port' = '3306'," +
                "'username' = 'root'," +
                "'password' = '123456'," +
                "'database-name' = 'test'," +
                "'table-name' = 'user'" +
                ")");

        tableEnv.executeSql("select * from user_info").print();

        // TODO 3. 执行任务
        env.execute();
    }
}

运行截图：

MySQL表数据截图：

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