flink 连接器与flink cdc的区别

Flink Connector和Flink CDC (Change Data Capture) 是 Apache Flink 中用于数据流处理的不同组件。

1. **Flink Connectors**：Flink Connectors 是 Flink 提供的一种通用机制，用于将外部数据源集成到流处理任务中。它们支持各种数据源，如数据库、文件系统、消息队列等，通过特定的 connector 实现读取和写入数据。用户可以使用预置的 connectors 或自定义 source/sink 来获取实时或批量数据，并将其转换成 Flink 可以处理的数据格式。

2. **Flink CDC**（Continuous Change Data Capture）：Flink CDC 主要是针对数据库的变化日志进行实时监控，它关注的是数据表的变更，如插入、更新、删除操作。CDC 通常依赖于数据库提供的触发器或工具来捕获事务级别的更改，并将这些变化作为数据流传递给 Flink。Flink CDC 专注于数据的结构化变更事件，适合于那些需要跟踪业务流程实时更新的应用场景。

总结来说，Connectors 更广泛，包括多种数据源接入；而 CDC 针对的是数据库的变更，适用于需要实时数据流处理的场景，特别是那些需要基于事务性变化做分析的场合。

相关问题

flink cdc 连接mongodb

Flink CDC（Change Data Capture）是 Apache Flink 的一个功能模块，用于捕获和处理数据源的变化。而 MongoDB 是一种流行的 NoSQL 数据库。如果你想要使用 Flink CDC 连接 MongoDB，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经安装了 Apache Flink 和 MongoDB，并且它们都在正常运行。

2. 在 Flink 项目中添加 MongoDB 的依赖。你可以在 Maven 或 Gradle 中添加相应的依赖项，以便在代码中使用 MongoDB 的连接器。

3. 创建一个 Flink CDC 的数据源，用于捕获 MongoDB 中的变化数据。你可以使用 Flink 提供的 MongoDB Connector 来实现这一点。该连接器提供了与 MongoDB 数据库的连接和读取数据的功能。

4. 配置 Flink CDC 数据源的参数，包括 MongoDB 的连接信息、数据库名称、集合名称等。你可以根据自己的需求进行相应的配置。

5. 在 Flink 作业中使用 Flink CDC 数据源，并对数据进行处理和转换。你可以使用 Flink 提供的各种算子和函数来实现你的业务逻辑。

6. 最后，将处理后的数据写入到目标位置，比如另一个数据库、文件系统或消息队列等。

需要注意的是，Flink CDC 连接 MongoDB 的具体实现方式可能会因版本而异，所以建议查阅相关文档或官方资料以获取更详细的信息。

flink通过flink-connector-tidb-cdc使用streamapi方式连接tidb， 并展示相关代码

下面是使用 Flink Connector TiDB CDC 通过 Stream API 连接 TiDB 的示例代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.tidb.JdbcConnectionOptions;
import org.apache.flink.streaming.connectors.tidb.TiDBOptions;
import org.apache.flink.streaming.connectors.tidb.TiDBSink;
import org.apache.flink.streaming.connectors.tidb.TiDBSource;
import org.apache.flink.streaming.connectors.tidb.TransactionIsolation;
import org.apache.flink.streaming.connectors.tidb.TiDBCatalog;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.internal.StreamTableEnvironmentImpl;
import org.apache.flink.types.Row;

import java.util.Properties;

public class TiDBStreamExample {

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

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
        StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);

        // Define TiDB catalog
        TiDBCatalog catalog = new TiDBCatalog("tidb_catalog", "default_database",
                JdbcConnectionOptions.builder()
                        .withUrl("jdbc:mysql://tidb_ip:tidb_port/tidb_database_name?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=UTC")
                        .withUsername("tidb_username")
                        .withPassword("tidb_password")
                        .build(),
                TiDBOptions.builder().withDatabaseUrl("jdbc:mysql://tidb_ip:tidb_port/tidb_database_name").build());
        tEnv.registerCatalog("tidb_catalog", catalog);
        tEnv.useCatalog("tidb_catalog");

        // Define TiDB source
        TiDBSource source = TiDBSource.builder()
                .setDatabaseName("tidb_database_name")
                .setTableName("tidb_table_name")
                .setOptions(TiDBOptions.builder()
                        .withDatabaseUrl("jdbc:mysql://tidb_ip:tidb_port/tidb_database_name")
                        .build())
                .setPrimaryKey("id")
                .setTransactionIsolation(TransactionIsolation.READ_COMMITTED)
                .build();

        // Create a data stream from TiDB source
        DataStream<Row> stream = env.addSource(source);

        // Define Flink Kafka producer
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("bootstrap.servers", "kafka_ip:kafka_port");
        FlinkKafkaProducer<String> kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer<String>(
                "kafka_topic",
                new SimpleStringSchema(),
                props);

        // Map the data stream to a string stream and send it to Kafka
        DataStream<String> stringStream = stream.map(new MapFunction<Row, String>() {
            @Override
            public String map(Row row) throws Exception {
                return row.toString();
            }
        });
        stringStream.addSink(kafkaProducer);

        // Define Flink Kafka consumer
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<String>(
                "kafka_topic",
                new SimpleStringSchema(),
                props);

        // Create a data stream from Kafka
        DataStream<String> kafkaStream = env.addSource(kafkaConsumer);

        // Convert the Kafka stream to a table and register it in the table environment
        tEnv.createTemporaryView("kafka_table", kafkaStream, "value");

        // Query the table and print the result to console
        tEnv.sqlQuery("SELECT * FROM kafka_table").execute().print();

        // Define TiDB sink
        TiDBSink sink = TiDBSink.builder()
                .setDatabaseName("tidb_database_name")
                .setTableName("tidb_table_name")
                .setOptions(TiDBOptions.builder()
                        .withDatabaseUrl("jdbc:mysql://tidb_ip:tidb_port/tidb_database_name")
                        .build())
                .setPrimaryKey("id")
                .build();

        // Convert the Kafka stream back to a data stream of rows and write it to TiDB
        DataStream<Row> rowStream = kafkaStream.map(new MapFunction<String, Row>() {
            @Override
            public Row map(String value) throws Exception {
                String[] fields = value.split(",");
                return Row.of(Integer.parseInt(fields[0]), fields[1], Double.parseDouble(fields[2]));
            }
        });
        rowStream.addSink(sink);

        env.execute("TiDB Stream Example");
    }
}

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个 TiDBCatalog 对象，用于连接 TiDB 数据库。然后，我们使用 TiDBSource.builder() 方法定义了一个 TiDB 数据源，用于从 TiDB 中读取数据。接着，我们使用 env.addSource(source) 方法创建了一个 Flink 数据流。我们还定义了一个 Flink Kafka 生产者，用于将数据流发送到 Kafka。为了将数据流转换为字符串流，我们使用了 map() 方法。然后，我们将字符串流发送到 Kafka。接着，我们定义了一个 Flink Kafka 消费者，用于从 Kafka 中读取数据。我们还将 Kafka 数据流转换为表，并在表环境中注册它。最后，我们使用 TiDBSink.builder() 方法定义了一个 TiDB 汇聚器，用于将数据流写入 TiDB 中。

请注意，在上面的示例代码中，我们使用了 TiDBCatalog 和 TiDBSource 类来连接 TiDB 数据库。这些类需要 TiDB Connector JAR 包的支持。如果您没有安装该 JAR 包，请按照以下步骤安装：

1. 访问 TiDB Connector JAR 包的下载页面：https://github.com/pingcap/tidb/releases/tag/v4.0.8
2. 下载适用于您的操作系统的 JAR 包
3. 将 JAR 包添加到您的项目依赖中

最后，记得将代码中的 tidb_ip、tidb_port、tidb_database_name、tidb_table_name、tidb_username 和 tidb_password 替换为实际的值。同样，将代码中的 kafka_ip、kafka_port 和 kafka_topic 替换为实际的值。