用spring boot 通过flinkcdc实现 监控指定表 sdpsyscore.tbcfUser

在Spring Boot中利用Apache Flink CDC (Change Data Capture) 实现对特定表（如sdpsyscore.tbcfUser）的实时监控通常涉及以下几个步骤：

1. **添加依赖**：首先需要在项目中添加Flink和Flink SQL的依赖。对于Flink CDC，还需要JDBC驱动和其他相关的库。

<!-- Flink dependencies -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-java</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-streaming-scala_2.11</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.github.username_0</groupId>
    <artifactId>flink-cdc-sql-jdbc</artifactId>
    <version>最新版本号》
</dependency>

替换`username_0`为实际的GitHub用户名。

2. **设置环境**：创建Flink环境，并配置连接到你的数据源（MySQL或PostgreSQL），例如使用JDBC。

Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("connection.url", "jdbc:mysql://your_host:port/sdpsyscore");
properties.setProperty("table.name", "tbcfUser");
properties.setProperty("username", "your_username");
properties.setProperty("password", "your_password");

3. **建立流式连接**：使用Flink CDC API建立流连接到数据库，监听表的变化。

TableEnvironment tableEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()
    .registerTableSource("source", FlinkCDCSource.create(properties));

4. **处理变化事件**：定义流处理逻辑，比如过滤、转换或聚合变化事件。

StreamTableEnvironment streamTableEnv = StreamTableEnvironment.create(...);
Table result = streamTableEnv.executeSql("SELECT ... FROM source WHERE ...");

5. **部署和运行**：将Flink作业打包成jar，并在Spring Boot中启动Flink JobManager，执行作业。

6. **监控与日志**：你可以使用Flink的健康检查和日志系统来监视任务的状态和性能。