flink oracle迁移mysql

### 使用 Apache Flink 实现 Oracle 到 MySQL 的数据迁移

#### 配置环境准备
为了确保从 Oracle 成功迁移到 MySQL，在开始之前需确认已安装并配置好以下组件：

- **Apache Flink**：用于处理流式计算任务。
- **JDBC Driver**：针对 Oracle 和 MySQL 的 JDBC 驱动程序，以便连接相应的数据库。

#### 创建 Flink 流应用程序
创建一个新的 Java 或 Scala 应用来定义 ETL 工作流。此应用会读取来自 Oracle 数据库的数据，并将其写入到 MySQL 中[^1]。

// 导入必要的包
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcConnectionOptions;
import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcSink;
import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcStatementBuilder;

public class OracleToMysqlMigration {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 定义从 Oracle 提取数据的方式
        String query = "SELECT * FROM source_table";
        
        // 构建 Sink 函数以向 MySQL 插入记录
        JdbcSink<Row> sinkFunction = JdbcSink.sink(
            "INSERT INTO target_table (column1, column2) VALUES (?, ?)",
            new JdbcStatementBuilder<Row>() {
                @Override
                public void accept(PreparedStatement ps, Row row) throws SQLException {
                    ps.setString(1, row.getField(0).toString());
                    ps.setInt(2, Integer.parseInt(row.getField(1).toString()));
                }
            },
            new JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder()
                .withUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/target_db")
                .withDriverName("com.mysql.cj.jdbc.Driver")
                .withUsername("root")
                .withPassword("password")
                .build());

        // 执行查询并将结果发送给 Sink
        env.createInput(new JdbcInputFormat(query))
           .addSink(sinkFunction);

        env.execute("Oracle to MySQL Migration");
    }
}

上述代码片段展示了如何设置一个简单的 Flink 程序来执行 Oracle 至 MySQL 的数据传输操作。通过 `JdbcInputFormat` 可以指定要从中提取数据的 SQL 查询语句；而 `JdbcSink` 被用来构建插入命令以及提供目标 MySQL 表的相关信息。

#### 处理增量更新
对于持续性的数据同步需求，可以考虑利用 CDC（Change Data Capture）技术捕获 Oracle 数据库中的变更事件并通过 Kafka 发送这些更改日志至下游系统。之后再由 Flink 订阅 Kafka 主题完成最终的目标存储更新逻辑[^3]。

#### 替代方案探讨
如果希望简化架构复杂度，则可以直接采用基于 Binlog 日志解析的方法，即让 Flink SQL 直接监听 MySQL 的二进制日志文件来进行近似实时的数据复制工作。不过需要注意的是这种方法仅适用于 MySQL 源端的情况，因此当涉及到跨不同类型的 RDBMS 如 Oracle 时可能并不适用[^4]。