flink 订阅binlog

Flink 可以通过 Flink CDC (Change Data Capture) 或者使用自定义的源连接器来订阅 Binlog。

对于 Flink CDC，它提供了一个针对 MySQL、PostgreSQL 和 Oracle 等数据库的插件，可以实时捕获数据库中的变化，并将其作为数据流输入到 Flink 中进行处理。你可以使用 Flink CDC 的 MySQL 或 PostgreSQL 插件来订阅 Binlog，然后将变化的数据作为源流传递给 Flink 作业。

另一种方式是使用自定义的源连接器。你可以编写一个自定义的 Flink 数据源，通过连接到 MySQL 数据库，并使用 Binlog 监听器来实时获取 Binlog 数据，并将其发送到 Flink 中进行处理。

无论你选择哪种方式，订阅 Binlog 都需要一些配置和代码编写。你需要指定数据库连接信息、Binlog 的位置和偏移量等参数，并编写相应的逻辑来解析和处理 Binlog 数据。具体实现细节可以参考 Flink 官方文档以及相关示例代码。

相关问题

flink mysql binlog

您的问题不太明确，请问您需要了解关于Flink和MySQL Binlog的整合吗？如果是的话，我可以为您提供一些简单的介绍。

Flink是一个分布式流处理框架，而MySQL Binlog是MySQL数据库的一个功能，可以将数据库操作以二进制日志的形式记录下来。通过整合Flink和MySQL Binlog，我们可以实现实时的数据同步和处理。

具体来说，Flink提供了一个名为“Debezium”的插件，可以将MySQL Binlog中的数据实时地读取到Flink的流处理程序中进行处理。通过这种方式，我们可以实现实时的数据同步、数据清洗、数据分析等业务需求。

需要注意的是，整合Flink和MySQL Binlog需要对MySQL数据库进行一些配置，例如开启Binlog功能、设置Binlog格式等。同时，也需要对Flink进行一些配置，例如配置Debezium插件、设置数据源等。

希望以上信息能够对您有所帮助。如果您有更具体的问题或需求，也欢迎随时向我提问。

java flink mysql binlog 代码

好的，下面是一个使用Java编写的Flink和MySQL的Binlog示例代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.java.typeutils.RowTypeInfo;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction.SourceContext;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaDeserializationSchema;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSerializationSchema;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaTopicPartition;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.internals.KafkaTopicPartitionState;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.internals.KafkaTopicPartitionStateSentinel;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.internals.KafkaTopicPartitionStateUpdater;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.internals.KafkaTopicPartitionTestUtils;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.testutils.KafkaTestEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.testutils.KafkaTestUtils;
import org.apache.flink.types.Row;
import org.apache.flink.util.TestLogger;
import org.junit.BeforeClass;
import org.junit.ClassRule;
import org.junit.Test;
import org.junit.rules.TemporaryFolder;

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;

public class FlinkMySQLBinlogTest extends TestLogger {

    @ClassRule
    public static final TemporaryFolder TEMPORARY_FOLDER = new TemporaryFolder();

    private static final String TOPIC = "test-topic";

    private static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "localhost:9092";

    private static final String GROUP_ID = "test-group";

    private static KafkaTestEnvironment kafkaTestEnvironment;

    @BeforeClass
    public static void setup() throws IOException {
        final File tmpFolder = TEMPORARY_FOLDER.newFolder();
        final Properties kafkaProps = KafkaTestUtils.getStandardProperties();
        kafkaProps.setProperty("auto.create.topics.enable", "false");
        kafkaProps.setProperty("log.dirs", tmpFolder.getAbsolutePath());
        kafkaTestEnvironment = new KafkaTestEnvironment(kafkaProps);
        kafkaTestEnvironment.prepare(1, 1);
        KafkaTestUtils.createTopic(TOPIC, 1, 1, kafkaTestEnvironment.getKafkaServer().get().config());
    }

    @Test
    public void testFlinkMySQLBinlog() throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.enableCheckpointing(1000L);
        env.setParallelism(1);

        final String databaseName = "test";
        final String tableName = "user";

        final SourceFunction<String> kafkaSource = new SourceFunction<String>() {
            private volatile boolean running = true;

            @Override
            public void run(SourceContext<String> ctx) throws Exception {
                while (running) {
                    ctx.collect("1\t'John'\t25");
                    Thread.sleep(1000L);
                }
            }

            @Override
            public void cancel() {
                running = false;
            }
        };

        final FlinkKafkaProducer<String> kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer<>(
                TOPIC,
                new SimpleStringSchema(),
                new Properties(),
                KafkaSerializationSchema.UseTruncate.UPDATE_ON_CHANGE
        );

        final FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
                TOPIC,
                new SimpleStringSchema(),
                new Properties()
        );

        final MapFunction<String, Row> rowMapFunction = new MapFunction<String, Row>() {
            @Override
            public Row map(String value) throws Exception {
                final String[] fields = value.split("\t");
                final Row row = new Row(3);
                row.setField(0, Integer.parseInt(fields[0]));
                row.setField(1, fields[1].replace("'", ""));
                row.setField(2, Integer.parseInt(fields[2]));
                return row;
            }
        };

        final RowTypeInfo rowTypeInfo = new RowTypeInfo(
                new TypeInformation[]{Types.INT, Types.STRING, Types.INT},
                new String[]{"id", "name", "age"}
        );

        final JdbcSource<Row> jdbcSource = JdbcSource.<Row>builder()
                .setDrivername("com.mysql.jdbc.Driver")
                .setDBUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/" + databaseName)
                .setUsername("root")
                .setPassword("root")
                .setQuery("SELECT * FROM " + tableName)
                .setRowTypeInfo(rowTypeInfo)
                .build();

        final BinlogSource<Row> binlogSource = MySQLSource.<Row>builder()
                .hostname("localhost")
                .port(3306)
                .databaseList(databaseName)
                .tableList(tableName)
                .username("root")
                .password("root")
                .serverId(1001L)
                .binlogFilename("mysql-bin.000001")
                .binlogPosition(4L)
                .build();

        final DataStream<Row> jdbcStream = env.addSource(jdbcSource).map(rowMapFunction);
        final DataStream<Row> binlogStream = env.addSource(binlogSource).map(rowMapFunction);

        jdbcStream.addSink(kafkaProducer);

        binlogStream.addSink(new FlinkKafkaProducer<>(
                TOPIC,
                new KafkaSerializationSchema<Row>() {
                    @Override
                    public void open(SerializationSchema.InitializationContext context) throws Exception {
                    }

                    @Override
                    public ProducerRecord<byte[], byte[]> serialize(Row element, Long timestamp) {
                        final Map<String, Object> data = new HashMap<>();
                        data.put("id", element.getField(0));
                        data.put("name", element.getField(1));
                        data.put("age", element.getField(2));
                        return new ProducerRecord<>(TOPIC, data.toString().getBytes());
                    }
                },
                new Properties(),
                KafkaSerializationSchema.UseTruncate.UPDATE_ON_CHANGE
        ));

        final DataStream<String> kafkaStream = env.addSource(kafkaConsumer);
        kafkaStream.print();

        env.execute();
    }
}

这个示例代码包括了Flink和MySQL的Binlog的使用，以及Kafka的读写操作，希望能够帮助到您。