Flink 使用之 MySQL CDC

MySQL（即 Relational Database Management System，RDBMS）是一种常见的关系型数据库管理系统，在很多应用场景中都扮演着重要角色。随着数据量和处理需求的不断增长，实时和准实时的数据处理变得越来越重要。Apache Flink 是一个分布式流处理框架，支持低延迟和高吞吐量的实时数据处理任务。在本篇博客中，我们将介绍如何使用 Flink 中的 MySQL CDC 功能来实现实时数据处理。

什么是 MySQL CDC？

MySQL CDC（Change Data Capture）是一种用于监控和捕获数据库变更的技术。它通过读取 MySQL 二进制日志（binlog）中的变更事件，将这些事件转化为结构化的数据流，并提供给外部系统进行消费或处理。CDC 可以实时跟踪数据库的变更，同时保证数据的一致性和完整性。

Flink 对 MySQL CDC 的支持

Flink 提供了对 MySQL CDC 的原生支持，使得我们可以方便地将 MySQL 数据库的变更事件转化为 Flink 的数据流，从而进行后续的实时处理。具体来说，Flink 提供了以下两种方式来实现 MySQL CDC。

基于 Canal 的 MySQL CDC

Canal 是一个开源的数据库产品，通过监听 MySQL 的 binlog 实现了对数据库变更的实时监控。Flink 提供了一个 Canal connector，可以与 Canal 集成，将 MySQL 的 binlog 传递给 Flink。

首先，在 Maven 中添加以下依赖：

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-connector-canal_2.12</artifactId>
  <version>${flink.version}</version>
</dependency>

在 Flink 程序中创建一个 MySQL 的 Canal source，配置相关参数，例如 MySQL 的主机名、端口号、用户名、密码等。

CanalConfig canalConfig = new CanalConfig()
  .setHost("localhost")
  .setPort(11111)
  .setUsername("root")
  .setPassword("password")
  .setDatabase("test");

CanalSource<RowData> canalSource = CanalSource.forSingleTable(canalConfig, "table_name");

将 Canal source 连接到 Flink 的数据流处理管道中进行实时处理。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<RowData> dataStream = env.addSource(canalSource);
// 进行进一步的实时处理操作

基于 Debezium 的 MySQL CDC

Debezium 是另一个用于捕获数据库变更事件的工具，同样可以用于实现 MySQL CDC。Flink 提供了 Debezium connector，可以与 Debezium 集成，将 MySQL 的 binlog 传递给 Flink。

首先，在 Maven 中添加以下依赖：

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-connector-debezium-json</artifactId>
  <version>${flink.version}</version>
</dependency>

在 Flink 程序中创建一个 MySQL 的 Debezium source，配置相关参数，例如 MySQL 的主机名、端口号、用户名、密码等。

Properties debeziumProperties = new Properties();
debeziumProperties.setProperty("database.hostname", "localhost");
debeziumProperties.setProperty("database.port", "3306");
debeziumProperties.setProperty("database.user", "root");
debeziumProperties.setProperty("database.password", "password");
debeziumProperties.setProperty("database.server.id", "1");
debeziumProperties.setProperty("database.server.name", "cdc_demo");
debeziumProperties.setProperty("table.whitelist", "test.table_name");

FlinkDebeziumConsumer<RowData> debeziumConsumer = new FlinkDebeziumConsumer<>(
  "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector", 
  new RowDataDebeziumDeserializeSchema(), 
  debeziumProperties);

将 Debezium source 连接到 Flink 的数据流处理管道中进行实时处理。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<RowData> dataStream = env.addSource(debeziumConsumer);
// 进行进一步的实时处理操作

总结

本篇博客介绍了在 Flink 中使用 MySQL CDC 的方法。通过 Flink 提供的 Canal connector 和 Debezium connector，我们可以方便地将 MySQL 数据库的变更事件转化为 Flink 的数据流，实现实时的数据处理。根据具体的需求，选择合适的方式来实现 MySQL CDC，并根据自己的实际情况进行配置和调优。希望这篇博客能够帮助到你在实时数据处理方面的工作。

本文来自极简博客，作者：时光隧道喵，转载请注明原文链接：Flink 使用之 MySQL CDC