flinkcdc 采集sql sever

flinkcdc 是 Apache Flink 社区提供的一个用于实时数据同步的工具，可以用来采集 SQL Server 数据库的变更数据。flinkcdc 通过读取 SQL Server 的事务日志，将其中的变更数据解析成数据流，并将其发送到指定的下游系统进行处理。

flinkcdc 的使用需要以下步骤：
1. 在 SQL Server 上启用 CDC（Change Data Capture）功能。
2. 配置 flinkcdc 的连接信息和任务参数。
3. 启动 flinkcdc 任务，开始采集变更数据。

需要注意的是，flinkcdc 采集的是增量数据，因此需要在下游系统中进行去重和合并操作，以保证数据的完整性和正确性。

相关问题

用flinkcdc实时采集sqlserver的代码例子

以下是使用 Flink CDC 实时采集 SQL Server 的代码示例：

1. 首先，您需要添加以下依赖项：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-sqlserver_2.11</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-cdc-json-schema</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

2. 接下来，您需要创建一个 FlinkCDCSourceFunction 实例并将其添加到您的 Flink 程序中。例如：

import org.apache.flink.api.common.serialization.DeserializationSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.cdc.CDCConfig;
import org.apache.flink.streaming.connectors.cdc.FlinkCDCSource;
import org.apache.flink.streaming.connectors.cdc.debezium.DebeziumDeserializationSchema;
import org.apache.flink.streaming.connectors.cdc.table.LookupTableConfig;
import org.apache.flink.streaming.connectors.cdc.table.RowDataDebeziumDeserializeSchema;
import org.apache.flink.types.Row;

import java.util.Properties;

public class SQLServerCDCExample {

    private static final String SERVER_NAME = "localhost";
    private static final String DATABASE_NAME = "testdb";
    private static final String USERNAME = "username";
    private static final String PASSWORD = "password";
    private static final String TABLE_NAME = "table1";
    private static final String[] PRIMARY_KEYS = {"id"};

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

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("database.server.name", SERVER_NAME);
        properties.setProperty("database.dbname", DATABASE_NAME);
        properties.setProperty("database.user", USERNAME);
        properties.setProperty("database.password", PASSWORD);

        CDCConfig cdcConfig = CDCConfig.builder()
                .setProperties(properties)
                .setTableList(TABLE_NAME)
                .setDatabaseList(DATABASE_NAME)
                .setPrimaryKeyFields(PRIMARY_KEYS)
                .setStartupOptions(CDCConfig.StartupOptions.initial())
                .build();

        LookupTableConfig lookupTableConfig = LookupTableConfig.builder()
                .setTableList(TABLE_NAME)
                .setDatabaseList(DATABASE_NAME)
                .setPrimaryKeyFields(PRIMARY_KEYS)
                .build();

        DeserializationSchema<Row> deserializationSchema = new RowDataDebeziumDeserializeSchema.Builder()
                .setIgnoreParseErrors(false)
                .build();

        DebeziumDeserializationSchema<Row> debeziumDeserializationSchema = new DebeziumDeserializationSchema.Builder<Row>()
                .setDeserializationSchema(deserializationSchema)
                .build();

        FlinkCDCSource<Row> flinkCDCSource = new FlinkCDCSource<>(cdcConfig, lookupTableConfig, debeziumDeserializationSchema);

        DataStream<Row> stream = env.addSource(flinkCDCSource);

        stream.print();

        env.execute();
    }
}

在此示例中，我们创建了一个 FlinkCDCSourceFunction 实例 flinkCDCSource，并将其添加到 Flink 程序中。我们通过设置 CDCConfig、LookupTableConfig 和 DebeziumDeserializationSchema 对象来配置 flinkCDCSource。然后，我们使用 addSource() 方法将该流添加到 Flink 程序中，并使用 print() 方法打印流的内容。

请注意，此示例仅用于演示如何使用 FlinkCDCSourceFunction 从 SQL Server 中实时采集数据。您需要根据自己的需求进行配置和修改。

flinkcdc2.3.0版本sqlserver

Flink CDC（Change Data Capture）是 Flink 的一项重要功能，用于捕获和处理数据源中的变化（新增、更新、删除等）。而 SQL Server 是微软公司推出的一款关系型数据库管理系统。

Flink CDC 2.3.0 版本支持 SQL Server 数据库，可以实时地捕获 SQL Server 数据库中的变化，并将变化数据流传输到 Flink 中进行实时计算和分析。在 Flink 中，我们可以使用 SQL 或者 Table API 来定义数据转换、过滤以及聚合等操作，方便进行实时数据处理和计算。

通过 Flink CDC，我们可以轻松将 SQL Server 中的数据变化同步到 Flink 中，以实时地处理和分析数据。无论是从 SQL Server 数据库中获取数据变化，还是将变化数据流传输到下游的数据处理流程中，都可以实现高效、准确的数据同步和实时计算。

在使用 Flink CDC 2.3.0 版本与 SQL Server 进行集成时，需要配置相应的连接信息和表名，确保能够成功连接到 SQL Server 数据库，并正确地捕获数据变化。通过配置 Flink 的 SQL 作业或 Table API，我们可以实现对 SQL Server 数据库的实时计算和分析。

总之，Flink CDC 2.3.0 版本支持 SQL Server 数据库，可以帮助我们实时捕获和处理 SQL Server 数据库中的数据变化，为我们的实时计算和分析提供可靠的数据源。