flinkcdc streaming 同步数据到es记录过程

背景

边记录边操作,目前有对应的需求考虑到采用ES来对业务提供查询接口使用。采用实时方案写入ES,通过FlinkCDC3.5读取mysql直接sink到ES。

配置依赖说明

为什么选择3.5,目前我看官网发布的最新是3.6,奈何我司的集群环境是jdk8所以只能选择了3.5。

  1. flink-sql-connector-mysql-cdc 依赖读取mysql binlog
  2. flink-connector-elasticsearch7 为啥是7.x版本,flink官网提供的最后一个ES支持版本为7.x,当时我们安装了ES9.x版本,结果就是我们集群的机器jdk是1.8,而ES的依赖是jdk17编译的,所以导致不兼容。最后的方案就是降级ES到7.x。
  3. flink 选择是1.20 也是最后jdk1.8的版本了吧。2.0以后得11起步了。

代码开发

读取mysql

java 复制代码
Properties debeziumProperties = new Properties();
        debeziumProperties.put("snapshot.locking.mode", "none");      // 避免锁表
        debeziumProperties.put("decimal.handling.mode", "string");    // Decimal 转 String
        debeziumProperties.put("bigint.unsigned.handling.mode", "long"); // 无符号 bigint 转 long
        MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
                //.startupOptions(StartupOptions.timestamp(1667232000000L))
                .hostname(MysqlConstant.SM_TEST_HOST)
                .port(MysqlConstant.CMMON_PORT)
                .databaseList(库名) // 设置捕获的数据库, 如果需要同步整个数据库,请将 tableList 设置为 ".*".
                .tableList(库 + "." + 表) // 设置捕获的表
                .username(MysqlConstant.SM_USER_NAME)
                .password(MysqlConstant.SM_PASSWORD)
                .startupOptions(StartupOptions.initial()) // initial: 先快照后增量
                .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // 将 SourceRecord 转换为 JSON 字符串
                .debeziumProperties(debeziumProperties)
                .build();

写入ES sink

sink就是按照flink官网提供的就可以 https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.20/docs/connectors/datastream/elasticsearch/

java 复制代码
HttpHost[] hosts = new HttpHost[]{
                new HttpHost(ESApiConstant.SERVER_IP1, ESApiConstant.SERVER_PORT, ESApiConstant.SERVER_PROTOCOL)
                , new HttpHost(ESApiConstant.SERVER_IP2, ESApiConstant.SERVER_PORT, ESApiConstant.SERVER_PROTOCOL)
                , new HttpHost(ESApiConstant.SERVER_IP3, ESApiConstant.SERVER_PORT, ESApiConstant.SERVER_PROTOCOL)
        };

        // ES 配置
        ElasticsearchSinkConfig config = ElasticsearchSinkConfig.builder()
                .indexName("test-" + LocalDate.now().getYear())
                .idField("id")
                .hosts(hosts)
                .bulkActions(1000)
                .bulkIntervalMs(5000)
                .maxRetries(5)
                .retryDelayMs(1000)
                .build();


        DataStream<Elasticsearch7Sink.CDCRequest> esRequests = mySQLSource
                .map(new CDCToESRequestMapper(config.getIndexName(), config.getIdField()))
                .filter(request -> request != null);

        esRequests.sinkTo(
                new Elasticsearch7SinkBuilder<Elasticsearch7Sink.CDCRequest>()
                        .setHosts(config.getHosts())
                        .setConnectionUsername(ESApiConstant.USER_NAME)
                        .setConnectionPassword(ESApiConstant.USER_PASSWORD)
                        .setEmitter((request, context, indexer) -> {
                            switch (request.getType()) {
                                case INDEX:
                                    indexer.add(request.getIndexRequest());
                                    break;
                                case UPDATE:
                                    indexer.add(request.getUpdateRequest());
                                    break;
                                case DELETE:
                                    indexer.add(request.getDeleteRequest());
                                    break;
                            }
                        })
                        .setBulkFlushMaxActions(config.getBulkActions())
                        .setBulkFlushInterval(config.getBulkIntervalMs())
                        .setBulkFlushBackoffStrategy(
                                FlushBackoffType.EXPONENTIAL,
                                config.getMaxRetries(),
                                config.getRetryDelayMs()
                        )
                        .build()
        ).setParallelism(1);

提交任务

  1. 完成以上的工作就可以提交任务了 打包jar,部署我选择是Streampark提交任务。

`

总结

使用Streaming开发流程自主控制性比较大,主要就是环境中ar冲突的问题。实践为王,光想为寇。边做边记,下次直接复制粘贴就可以了,千里之行始于足下。

相关推荐
AC赳赳老秦几秒前
司法公开数据采集应用:OpenClaw 抓取裁判文书公开信息,批量整理同类参考案例
java·大数据·python·数据挖掘·数据分析·php·openclaw
yurenshi16682 小时前
自媒体多账号管理工具 4 款实测:聚媒通 / 融媒宝 / 新榜小豆芽 / 矩阵通横向对比,快速选型
大数据·矩阵·媒体
nVisual3 小时前
机柜PDU安装位置与空间建模方案
大数据·网络·数据库·信息可视化·数据中心基础设施管理
@insist1233 小时前
系统规划与管理师-流程评价与持续改进核心知识-终章
大数据·人工智能·软考·系统规划与管理师·软件水平考试·系统规划与管理工程师
TechEdu2026064 小时前
[计算机科学]大数据硬件架构与软件架构概览
大数据·计算机科学
爱莉希雅&&&4 小时前
elasticsearch+kibana+logstash+filebeat链路部署流程
大数据·elasticsearch·搜索引擎·kibana·logstash·filebeat
FII工业富联科技服务4 小时前
从灯塔工厂到AI Factory新模式:AI正在重构制造业的四大核心能力
大数据·运维·人工智能·重构·ar·制造
小五传输4 小时前
自主可控建设指南:Serv-u替代方案,实现平滑迁移业务不中断
大数据·运维·安全
Spey_Events4 小时前
【核心议题发布】聚焦深度维修与 AI 智慧革新!2026中国民用航空维修智造展——议题重磅发布!
大数据·人工智能
czzxxxxxx5 小时前
创客匠人AI智能体:知识付费从“重人力”走向“自动化”的拐点
大数据·人工智能