38、Flink 的CDC 格式：canal部署以及示例

Flink 系列文章

一、Flink 专栏

Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。

1、Flink 部署系列

本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。
2、Flink基础系列

本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。
3、Flik Table API和SQL基础系列

本部分介绍Flink Table Api和SQL的基本用法，比如Table API和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。
4、Flik Table API和SQL提高与应用系列

本部分是table api 和sql的应用部分，和实际的生产应用联系更为密切，以及有一定开发难度的内容。
5、Flink 监控系列

本部分和实际的运维、监控工作相关。

二、Flink 示例专栏

Flink 示例专栏是 Flink 专栏的辅助说明，一般不会介绍知识点的信息，更多的是提供一个一个可以具体使用的示例。本专栏不再分目录，通过链接即可看出介绍的内容。

两专栏的所有文章入口点击：Flink 系列文章汇总索引

文章目录

[Flink 系列文章](#Flink 系列文章)
[一、Canal Format](#一、Canal Format)
- [1、canal 介绍](#1、canal 介绍)
- 2、binlog设置及验证
- 3、canal部署
- - 1）、下载
  - 2）、解压
- [4、示例1：canal CDC 输出至控制台](#4、示例1：canal CDC 输出至控制台)
- [5、示例2：canal CDC 输出值kafka](#5、示例2：canal CDC 输出值kafka)
[二、Flink 与 canal 实践](#二、Flink 与 canal 实践)
- 1、maven依赖
- [2、Flink sql client 建表示例](#2、Flink sql client 建表示例)
- [3、Available Metadata](#3、Available Metadata)
- [4、Format 参数](#4、Format 参数)
- 5、重要事项：重复的变更事件
- 6、数据类型映射

本文详细的介绍了canal的部署、2个示例以及在Flink 中通过canal将数据变化信息同步到Kafka中，然后通过Flink SQL client进行读取。

如果需要了解更多内容，可以在本人Flink 专栏中了解更新系统的内容。

本文除了maven依赖外，还依赖Flink 、kafka和canal环境好用。

一、Canal Format

1、canal 介绍

Canal 是一个 CDC（ChangeLog Data Capture，变更日志数据捕获）工具，可以实时地将 MySQL 变更传输到其他系统。Canal 为变更日志提供了统一的数据格式，并支持使用 JSON 或 protobuf 序列化消息（Canal 默认使用 protobuf）。

Flink 支持将 Canal 的 JSON 消息解析为 INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下，利用这个特性非常的有用。

例如

将增量数据从数据库同步到其他系统
日志审计
数据库的实时物化视图
关联维度数据库的变更历史，等等。

Flink 还支持将 Flink SQL 中的 INSERT / UPDATE / DELETE 消息编码为 Canal 格式的 JSON 消息，输出到 Kafka 等存储中。但需要注意的是，截至 Flink 1.17版本还不支持将 UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER 合并为一条 UPDATE 消息。因此，Flink 将 UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER 分别编码为 DELETE 和 INSERT 类型的 Canal 消息。

未来会支持 Canal protobuf 类型消息的解析以及输出 Canal 格式的消息。

2、binlog设置及验证

设置binlog需要监控的数据库，本示例使用的数据库是mysql5.7

1）、配置

本示例设置的参数参考下面的配置

bash 复制代码

[root@server4 ~]# cat /etc/my.cnf
# For advice on how to change settings please see
# http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/server-configuration-defaults.html

[mysqld]
......

log-bin=mysql-bin  # log-bin的名称，可以是任意名称
binlog-format=row  # 推荐该参数，其他的参数视情况而定，比如mixed、statement
server_id=1 # mysql集群环境中不要重复
binlog_do_db=test # test是mysql的数据库名称，如果监控多个数据库，可以添加多个binlog_do_db即可，例如下面示例
# binlog_do_db=test2
# binlog_do_db=test3
.....

STATEMENT模式（SBR）

每一条会修改数据的sql语句会记录到binlog中。优点是并不需要记录每一条sql语句和每一行的数据变化，减少了binlog日志量，节约IO，提高性能。缺点是在某些情况下会导致master-slave中的数据不一致(如sleep()函数， last_insert_id()，以及user-defined functions(udf)等会出现问题)
ROW模式（RBR）

不记录每条sql语句的上下文信息，仅需记录哪条数据被修改了，修改成什么样了。而且不会出现某些特定情况下的存储过程、或function、或trigger的调用和触发无法被正确复制的问题。缺点是会产生大量的日志，尤其是alter table的时候会让日志暴涨。
MIXED模式（MBR）

以上两种模式的混合使用，一般的复制使用STATEMENT模式保存binlog，对于STATEMENT模式无法复制的操作使用ROW模式保存binlog，MySQL会根据执行的SQL语句选择日志保存方式。

2）、重启mysql

保存配置后重启mysql

bash 复制代码

service mysqld restart

3）、验证

重启后，可以通过2个简单的方法验证是否设置成功。

mysql默认的安装目录：cd /var/lib/mysql

bash 复制代码

[root@server4 ~]# cd /var/lib/mysql
[root@server4 mysql]# ll
......
-rw-r----- 1 mysql mysql    154 1月  10 2022 mysql-bin.000001
-rw-r----- 1 mysql mysql       1197 1月  16 12:21 mysql-bin.index
.....

查看mysql-bin.000001文件是否生成，且其大小为154字节。mysql-bin.000001是mysql重启的次数，重启2次则为mysql-bin.000002
在test数据库中创建或添加数据，mysql-bin.000001的大小是否增加

以上情况满足，则说明binlog配置正常

3、canal部署

1）、下载

去其官网：https://github.com/alibaba/canal/wiki下载需要的版本。

本示例使用的是：canal.deployer-1.1.7.tar.gz

2）、解压

先创建需要解压的目录/usr/local/bigdata/canal/

bash 复制代码

tar -zvxf canal.deployer-1.1.7.tar.gz -C /usr/local/bigdata/canal/
[alanchan@server3 canal]$ ll
总用量 20
drwxr-xr-x 2 root root 4096 1月  16 05:30 bin
drwxr-xr-x 5 root root 4096 1月  17 00:45 conf
drwxr-xr-x 2 root root 4096 11月 28 08:56 lib
drwxrwxrwx 4 root root 4096 11月 28 09:23 logs
drwxrwxrwx 2 root root 4096 10月 13 06:09 plugin

4、示例1：canal CDC 输出至控制台

本示例是将mysql变化的数据在控制台中显示，做该步操作需要自行编写代码，也就是做canal的client。

1）、修改canal的配置

需要修改2个配置文件，即

/usr/local/bigdata/canal/conf/canal.properties

和

/usr/local/bigdata/canal/conf/example/instance.properties。

canal.properties修改
由于本处是通过client的控制台展示，所以需要将该配置文件中的canal.serverMode = tcp
instance.properties
修改配置文件的
canal.instance.master.address=192.168.10.44:3306 # 监控的数据库
canal.instance.dbUsername=root # 访问该数据库的用户名
canal.instance.dbPassword=123456 # 访问该数据库的用户名对应的密码
canal.instance.filter.regex=.\... #该参数是监控数据库对应的表的监控配置，默认是全表

2）、启动canal

bash 复制代码

[root@server3 bin]$ pwd
/usr/local/bigdata/canal/bin
[root@server3 bin]$ startup.sh
......
[root@server3 ~]# jps
20330 CanalLauncher

出现上面的进程名称，说明启动成功。

3）、maven依赖

xml 复制代码

<dependencies>
	<dependency>
		<groupId>com.alibaba.otter</groupId>
		<artifactId>canal.client</artifactId>
		<version>1.1.4</version>
	</dependency>
</dependencies>

4）、代码实现

本处仅仅是解析binlog文件内容，以及将解析的内容输出。

java 复制代码

import java.net.InetSocketAddress;
import java.util.List;

import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
import com.alibaba.otter.canal.common.utils.AddressUtils;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Column;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Entry;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EntryType;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EventType;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.RowChange;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.RowData;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;

/*
 * @Author: alanchan
 * @LastEditors: alanchan
 * @Description: 
 */
public class TestCanalDemo {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建链接
        // 这里填写canal所配置的服务器ip,端口号,destination(在canal.properties文件里)以及服务器账号密码
        // ip 是 canal的服务端地址
        CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress("192.168.10.43", 11111),
                "example", "", "");
        int batchSize = 1000;
        int emptyCount = 0;
        try {
            connector.connect();
            // connector.subscribe(".*\\..*");
            connector.subscribe("test.*"); // test 数据库
            connector.rollback();
            int totalEmptyCount = 120;
            while (emptyCount < totalEmptyCount) {
                Message message = connector.getWithoutAck(batchSize); // 获取指定数量的数据
                long batchId = message.getId();
                int size = message.getEntries().size();
                if (batchId == -1 || size == 0) {
                    emptyCount++;
                    System.out.println("empty count : " + emptyCount);
                    try {
                        Thread.sleep(5000);
                    } catch (InterruptedException e) {
                    }
                } else {
                    emptyCount = 0;
                    // System.out.printf("message[batchId=%s,size=%s] \n", batchId, size);
                    printEntry(message.getEntries());
                }

                connector.ack(batchId); // 提交确认
                // connector.rollback(batchId); // 处理失败, 回滚数据
            }

            System.out.println("empty too many times, exit");
        } finally {
            connector.disconnect();
        }
    }

    private static void printEntry(List<Entry> entrys) {
        for (Entry entry : entrys) {
            if (entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONBEGIN
                    || entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONEND) {
                continue;
            }

            RowChange rowChage = null;
            try {
                rowChage = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
            } catch (Exception e) {
                throw new RuntimeException("ERROR ## parser of eromanga-event has an error , data:" + entry.toString(),
                        e);
            }

            EventType eventType = rowChage.getEventType();
            System.out.println(String.format("================&gt; binlog[%s:%s] , name[%s,%s] , eventType : %s",
                    entry.getHeader().getLogfileName(), entry.getHeader().getLogfileOffset(),
                    entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName(),
                    eventType));

            for (RowData rowData : rowChage.getRowDatasList()) {
                if (eventType == EventType.DELETE) {
                    printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
                } else if (eventType == EventType.INSERT) {
                    printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
                } else {
                    System.out.println("-------&gt; before");
                    printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
                    System.out.println("-------&gt; after");
                    printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
                }
            }
        }
    }

    private static void printColumn(List<Column> columns) {
        for (Column column : columns) {
            System.out.println(column.getName() + " : " + column.getValue() + "    update=" + column.getUpdated());
        }
    }
}

5）、验证

需要先启动canal服务端，再启动java应用程序。

为简单起见，已经在mysql创建好test数据库和在该数据库下创建的userscoressink表，其表结构如下：

java 复制代码

CREATE TABLE `userscoressink`  (
  `name` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `scores` float NULL DEFAULT NULL
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

应用程序启动后，先删除该表的数据，然后新增数据和修改数据。

控制台输出如下

bash 复制代码

empty count : 1
empty count : 2
================&gt; binlog[mysql-bin.000063:6811] , name[test,userscoressink] , eventType : DELETE
name : alanchan    update=false
scores : 10.0    update=false
================&gt; binlog[mysql-bin.000063:7090] , name[test,userscoressink] , eventType : DELETE
name : alan    update=false
scores : 20.0    update=false
name : alanchan    update=true
scores : 20.0    update=true
empty count : 1
empty count : 2
================&gt; binlog[mysql-bin.000063:8477] , name[test,userscoressink] , eventType : INSERT
name : alanchanchn    update=true
scores : 30.0    update=true
empty count : 1
================&gt; binlog[mysql-bin.000063:8759] , name[test,userscoressink] , eventType : UPDATE
-------&gt; before
name : alanchanchn    update=false
scores : 30.0    update=false
-------&gt; after
name : alanchanchn    update=false
scores : 80.0    update=true
empty count : 1
empty count : 2
empty count : 3

至此，已经完成了canal控制台的输出验证。

5、示例2：canal CDC 输出值kafka

该步骤需要已经安装好kafka的环境。

1）、修改canal配置

需要修改2个配置文件，即

/usr/local/bigdata/canal/conf/canal.properties

和

/usr/local/bigdata/canal/conf/example/instance.properties。

canal.properties修改
由于本处是通过client的控制台展示，所以需要将该配置文件中的
canal.serverMode = kafka
kafka.bootstrap.servers = 192.168.10.41:9092,192.168.10.42:9092,192.168.10.43:9092
其他的使用默认即可，如果需要的话，根据自己的环境进行修改。
instance.properties
修改配置文件的
canal.instance.master.address=192.168.10.44:3306 # 监控的数据库
canal.instance.dbUsername=root # 访问该数据库的用户名
canal.instance.dbPassword=123456 # 访问该数据库的用户名对应的密码
canal.instance.filter.regex=.\... #该参数是监控数据库对应的表的监控配置，默认是全表
canal.mq.topic=alan_canal_to_kafka_topic # kafka接收数据的主题
canal.mq.partition=0 # kafka主题对应的分区

2）、启动canal

如果之前已经启动了canal，则需要先stop。

bash 复制代码

[root@server3 bin]$ pwd
/usr/local/bigdata/canal/bin
[root@server3 bin]$ startup.sh
......
[root@server3 ~]# jps
20330 CanalLauncher

3）、验证

需要先启动canal服务端，再启动java应用程序。

为简单起见，已经在mysql创建好test数据库和在该数据库下创建的userscoressink表，其表结构如下：

java 复制代码

CREATE TABLE `userscoressink`  (
  `name` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `scores` float NULL DEFAULT NULL
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

应用程序启动后，先删除该表的数据，然后新增数据和修改数据。

启动kafka命令行消费模式

bash 复制代码

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server server1:9092 --topic alan_canal_to_kafka_topic --from-beginning

在mysql中操作表，观察kafka输出结果

java 复制代码

 {
	"data": [{
		"name": "alanchanchn",
		"scores": "30.0"
	}],
	"database": "test",
	"es": 1705385155000,
	"gtid": "",
	"id": 5,
	"isDdl": false,
	"mysqlType": {
		"name": "varchar(255)",
		"scores": "float"
	},
	"old": [{
		"name": "alan"
	}],
	"pkNames": null,
	"sql": "",
	"sqlType": {
		"name": 12,
		"scores": 7
	},
	"table": "userscoressink",
	"ts": 1705385629948,
	"type": "UPDATE"
} {
	"data": [{
		"name": "alan_chan",
		"scores": "40.0"
	}],
	"database": "test",
	"es": 1705385193000,
	"gtid": "",
	"id": 6,
	"isDdl": false,
	"mysqlType": {
		"name": "varchar(255)",
		"scores": "float"
	},
	"old": null,
	"pkNames": null,
	"sql": "",
	"sqlType": {
		"name": 12,
		"scores": 7
	},
	"table": "userscoressink",
	"ts": 1705385668291,
	"type": "INSERT"
} {
	"data": [{
		"name": "alan_chan",
		"scores": "40.0"
	}],
	"database": "test",
	"es": 1705385489000,
	"gtid": "",
	"id": 7,
	"isDdl": false,
	"mysqlType": {
		"name": "varchar(255)",
		"scores": "float"
	},
	"old": null,
	"pkNames": null,
	"sql": "",
	"sqlType": {
		"name": 12,
		"scores": 7
	},
	"table": "userscoressink",
	"ts": 1705385963893,
	"type": "DELETE"
} {
	"data": [{
		"name": "alan_chan",
		"scores": "80.0"
	}],
	"database": "test",
	"es": 1705385976000,
	"gtid": "",
	"id": 8,
	"isDdl": false,
	"mysqlType": {
		"name": "varchar(255)",
		"scores": "float"
	},
	"old": null,
	"pkNames": null,
	"sql": "",
	"sqlType": {
		"name": 12,
		"scores": 7
	},
	"table": "userscoressink",
	"ts": 1705386450899,
	"type": "INSERT"
} {
	"data": [{
		"name": "alan_chan",
		"scores": "80.0"
	}],
	"database": "test",
	"es": 1705386778000,
	"gtid": "",
	"id": 10,
	"isDdl": false,
	"mysqlType": {
		"name": "varchar(255)",
		"scores": "float"
	},
	"old": null,
	"pkNames": null,
	"sql": "",
	"sqlType": {
		"name": 12,
		"scores": 7
	},
	"table": "userscoressink",
	"ts": 1705387252955,
	"type": "DELETE"
} {
	"data": [{
		"name": "alan1",
		"scores": "100.0"
	}],
	"database": "test",
	"es": 1705387290000,
	"gtid": "",
	"id": 14,
	"isDdl": false,
	"mysqlType": {
		"name": "varchar(255)",
		"scores": "float"
	},
	"old": null,
	"pkNames": null,
	"sql": "",
	"sqlType": {
		"name": 12,
		"scores": 7
	},
	"table": "userscoressink",
	"ts": 1705387765290,
	"type": "INSERT"
}

以上，完成了通过canal监控mysql的数据变化同步到kafka中。

二、Flink 与 canal 实践

为了使用Canal格式，使用构建自动化工具（如Maven或SBT）的项目和带有SQL JAR包的SQLClient都需要以下依赖项。

1、maven依赖

该依赖在flink自建工程中已经包含。

xml 复制代码

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-json</artifactId>
  <version>1.17.1</version>
</dependency>

有关如何部署 Canal 以将变更日志同步到消息队列，请参阅上文的具体事例或想了解更多的信息参考 Canal 文档。

2、Flink sql client 建表示例

Canal 为变更日志提供了统一的格式，下面是一个从 MySQL 库 userscoressink表中捕获更新操作的简单示例：

json 复制代码

{
	"data": [{
		"name": "alanchanchn",
		"scores": "30.0"
	}],
	"database": "test",
	"es": 1705385155000,
	"gtid": "",
	"id": 5,
	"isDdl": false,
	"mysqlType": {
		"name": "varchar(255)",
		"scores": "float"
	},
	"old": [{
		"name": "alan"
	}],
	"pkNames": null,
	"sql": "",
	"sqlType": {
		"name": 12,
		"scores": 7
	},
	"table": "userscoressink",
	"ts": 1705385629948,
	"type": "UPDATE"
}

有关各个字段的含义，请参阅 Canal 文档

MySQL userscoressink表有2列（name，scores）。上面的 JSON 消息是 userscoressink表上的一个更新事件，表示 id = 5 的行数据上name 字段值从alan变更成为alanchanchn。

消息已经同步到了一个 Kafka 主题：alan_mysql_bycanal_to_kafka_topic2，那么就可以使用以下DDL来从这个主题消费消息并解析变更事件。

具体启动canal参考本文的第一部分的kafka示例，其他不再赘述。下面的部分仅仅是演示canal环境都正常后，在Flink SQL client中的操作。

sql 复制代码

-- 元数据与 MySQL "userscoressink" 表完全相同
CREATE TABLE userscoressink (
  name STRING,
  scores FLOAT
) WITH (
 'connector' = 'kafka',
 'topic' = 'alan_mysql_bycanal_to_kafka_topic2',
 'properties.bootstrap.servers' = 'server1:9092,server2:9092,server3:9092',
 'properties.group.id' = 'testGroup',
 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
 'format' = 'canal-json' -- 使用 canal-json 格式
);

将 Kafka 主题注册成 Flink 表之后，就可以将 Canal 消息用作变更日志源。

sql 复制代码

-- 验证，在mysql中新增、修改和删除数据，观察flink sql client 的数据变化
Flink SQL> CREATE TABLE userscoressink (
>   name STRING,
>   scores FLOAT
> ) WITH (
>  'connector' = 'kafka',
>  'topic' = 'alan_mysql_bycanal_to_kafka_topic2',
>  'properties.bootstrap.servers' = 'server1:9092,server2:9092,server3:9092',
>  'properties.group.id' = 'testGroup',
>  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
>  'format' = 'canal-json'
> );
[INFO] Execute statement succeed.

Flink SQL> select * from userscoressink;
+----+--------------------------------+--------------------------------+
| op |                           name |                         scores |
+----+--------------------------------+--------------------------------+
| +I |                           name |                          100.0 |
| +I |                           alan |                           80.0 |
| +I |                       alanchan |                          120.0 |
| -U |                       alanchan |                          120.0 |
| +U |                       alanchan |                          100.0 |
| -D |                           name |                          100.0 |


-- 关于MySQL "userscoressink" 表的实时物化视图
-- 按name分组，对scores进行求和

Flink SQL> select name,sum(scores) from userscoressink group by name;
+----+--------------------------------+--------------------------------+
| op |                           name |                         EXPR$1 |
+----+--------------------------------+--------------------------------+
| +I |                           name |                          100.0 |
| +I |                           alan |                           80.0 |
| +I |                       alanchan |                          120.0 |
| -D |                       alanchan |                          120.0 |
| +I |                       alanchan |                          100.0 |
| -D |                           name |                          100.0 |

3、Available Metadata

以下格式元数据可以在表定义中公开为只读（VIRTUAL）列。

只有当相应的连接器转发格式元数据时，注意格式元数据字段才可用。

截至版本1.17，只有Kafka连接器能够公开其值格式的元数据字段。

以下示例显示了如何访问Kafka中的Canal元数据字段：

sql 复制代码

---- 建表sql
CREATE TABLE userscoressink_meta (
  origin_database STRING METADATA FROM 'value.database' VIRTUAL,
  origin_table STRING METADATA FROM 'value.table' VIRTUAL,
  origin_sql_type MAP<STRING, INT> METADATA FROM 'value.sql-type' VIRTUAL,
  origin_pk_names ARRAY<STRING> METADATA FROM 'value.pk-names' VIRTUAL,
  origin_ts TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'value.ingestion-timestamp' VIRTUAL,
  name STRING,
  scores FLOAT
) WITH (
 'connector' = 'kafka',
 'topic' = 'alan_mysql_bycanal_to_kafka_topic2',
 'properties.bootstrap.servers' = 'server1:9092,server2:9092,server3:9092',
 'properties.group.id' = 'testGroup',
 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
 'format' = 'canal-json' 
);

---- 验证
Flink SQL> CREATE TABLE userscoressink_meta (
>   origin_database STRING METADATA FROM 'value.database' VIRTUAL,
>   origin_table STRING METADATA FROM 'value.table' VIRTUAL,
>   origin_sql_type MAP<STRING, INT> METADATA FROM 'value.sql-type' VIRTUAL,
>   origin_pk_names ARRAY<STRING> METADATA FROM 'value.pk-names' VIRTUAL,
>   origin_ts TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'value.ingestion-timestamp' VIRTUAL,
>   name STRING,
>   scores FLOAT
> ) WITH (
>  'connector' = 'kafka',
>  'topic' = 'alan_mysql_bycanal_to_kafka_topic2',
>  'properties.bootstrap.servers' = 'server1:9092,server2:9092,server3:9092',
>  'properties.group.id' = 'testGroup',
>  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
>  'format' = 'canal-json' 
> );
[INFO] Execute statement succeed.

Flink SQL> show tables;
+---------------------+
|          table name |
+---------------------+
|      userscoressink |
| userscoressink_meta |
+---------------------+
2 rows in set

Flink SQL> select * from userscoressink_meta;
+----+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+-------------------------+--------------------------------+--------------------------------+
| op |                origin_database |                   origin_table |                origin_sql_type |                origin_pk_names |               origin_ts |                           name |                         scores |
+----+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+-------------------------+--------------------------------+--------------------------------+
| +I |                        cdctest |                 userscoressink |            {name=12, scores=7} |                         (NULL) | 2024-01-19 04:56:28.144 |                           name |                          100.0 |
| +I |                        cdctest |                 userscoressink |            {name=12, scores=7} |                         (NULL) | 2024-01-19 05:09:45.610 |                           alan |                           80.0 |
| +I |                        cdctest |                 userscoressink |            {name=12, scores=7} |                         (NULL) | 2024-01-19 05:09:55.529 |                       alanchan |                          120.0 |
| -U |                        cdctest |                 userscoressink |            {name=12, scores=7} |                         (NULL) | 2024-01-19 05:10:12.051 |                       alanchan |                          120.0 |
| +U |                        cdctest |                 userscoressink |            {name=12, scores=7} |                         (NULL) | 2024-01-19 05:10:12.051 |                       alanchan |                          100.0 |
| -D |                        cdctest |                 userscoressink |            {name=12, scores=7} |                         (NULL) | 2024-01-19 05:10:21.966 |                           name |                          100.0 |

4、Format 参数

5、重要事项：重复的变更事件

在正常的操作环境下，Canal 应用能以 exactly-once 的语义投递每条变更事件。在这种情况下，Flink 消费 Canal 产生的变更事件能够工作得很好。然而，当有故障发生时，Canal 应用只能保证 at-least-once 的投递语义。这也意味着，在非正常情况下，Canal 可能会投递重复的变更事件到消息队列中，当 Flink 从消息队列中消费的时候就会得到重复的事件。这可能会导致 Flink query 的运行得到错误的结果或者非预期的异常。因此，建议在这种情况下，将作业参数 table.exec.source.cdc-events-duplicate 设置成 true，并在该 source 上定义 PRIMARY KEY。框架会生成一个额外的有状态算子，使用该 primary key 来对变更事件去重并生成一个规范化的 changelog 流。

6、数据类型映射

目前，Canal Format 使用 JSON Format 进行序列化和反序列化。有关数据类型映射的更多详细信息，请参阅 JSON Format 文档。

以上，本文详细的介绍了canal的部署、2个示例以及在Flink 中通过canal将数据变化信息同步到Kafka中，然后通过Flink SQL client进行读取。