flink mysql cdc timestamp启动模式

根据提供的引用内容，没有找到关于Flink MySQL CDC timestamp启动模式的具体信息。但是，可以提供一些关于Flink CDC的基本知识和启动模式的介绍。

Flink CDC是Flink的一个库，用于从关系型数据库中捕获变更数据。Flink CDC支持两种启动模式：timestamp和incrementing。timestamp模式使用时间戳来确定数据的顺序，incrementing模式使用递增的数字来确定数据的顺序。

在timestamp模式下，Flink CDC会使用数据库中的时间戳列来确定数据的顺序。Flink CDC会定期轮询数据库，以查找新的变更数据。当Flink CDC发现新的数据时，它会将数据发送到Flink作业中进行处理。

以下是一个使用timestamp模式启动Flink CDC的示例：

./bin/flink-cdc --mode timestamp --timestamp-field-name updateTime --server-time-zone UTC --database-name mydb --table-name mytable --startup-mode earliest-offset

在这个示例中，Flink CDC将使用updateTime列作为时间戳列，并使用UTC作为服务器时区。Flink CDC将从mydb.mytable表中获取数据，并使用earliest-offset作为启动模式。

相关问题

flink 实现mysql cdc scala 代码

以下是使用 Flink 实现 MySQL CDC 的 Scala 代码示例：

import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction
import org.apache.flink.streaming.api.functions.AssignerWithPunctuatedWatermarks
import org.apache.flink.streaming.api.watermark.Watermark
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.SinkFunction
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction
import org.apache.flink.util.Collector
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
import org.apache.flink.streaming.api.scala.function.WindowFunction
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation
import org.apache.flink.api.java.typeutils.RowTypeInfo
import org.apache.flink.types.Row
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer011
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer011
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSerializationSchema
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaContextAware
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaContextAware.KafkaContext
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.KeyedSerializationSchemaWrapper
import java.util.Properties

object MySQLCDC {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)

    val properties = new Properties()
    properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092")
    properties.setProperty("group.id", "flink-group")

    val consumer = new FlinkKafkaConsumer011[String]("mysql-cdc", new SimpleStringSchema(), properties)
    val stream = env.addSource(consumer).map(new MapFunction[String, Row]() {
      override def map(value: String): Row = {
        val fields = value.split(",")
        Row.of(fields(0).toInt.asInstanceOf[Object], fields(1).asInstanceOf[Object], fields(2).asInstanceOf[Object])
      }
    }).assignTimestampsAndWatermarks(new AssignerWithPunctuatedWatermarks[Row]() {
      override def extractTimestamp(row: Row, previousTimestamp: Long): Long = {
        row.getField(0).asInstanceOf[Int].toLong
      }

      override def checkAndGetNextWatermark(row: Row, extractedTimestamp: Long): Watermark = {
        new Watermark(extractedTimestamp)
      }
    })

    val windowedStream = stream.keyBy(1).timeWindow(Time.seconds(10)).apply(new WindowFunction[Row, Row, Tuple, TimeWindow]() {
      override def apply(key: Tuple, window: TimeWindow, input: Iterable[Row], out: Collector[Row]): Unit = {
        val sortedInput = input.toList.sortBy(_.getField(0).asInstanceOf[Int])
        val firstRow = sortedInput.head
        val lastRow = sortedInput.last
        out.collect(Row.of(firstRow.getField(1), firstRow.getField(2), lastRow.getField(2)))
      }
    })

    val producer = new FlinkKafkaProducer011[String]("mysql-cdc-output", new KafkaSerializationSchema[String]() with KafkaContextAware[String] {
      var context: KafkaContext = _

      override def serialize(element: String, timestamp: java.lang.Long): org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord[Array[Byte], Array[Byte]] = {
        new org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord(context.getOutputTopic(), element.getBytes())
      }

      override def setRuntimeContext(context: KafkaContext): Unit = {
        this.context = context
      }
    }, properties, FlinkKafkaProducer011.Semantic.EXACTLY_ONCE)

    windowedStream.map(new MapFunction[Row, String]() {
      override def map(row: Row): String = {
        s"${row.getField(0)},${row.getField(1)},${row.getField(2)}"
      }
    }).addSink(producer)

    env.execute("MySQL CDC")
  }
}

flink cdc mysql hive

Flink CDC是一种用于将MySQL数据同步到Hive的工具。要实现这个过程，需要分为两个步骤。第一步是将MySQL数据同步到Kafka，可以使用MySQL的binlog来实现数据的实时同步到Kafka。第二步是将Kafka中的数据同步到Hive，可以使用Flink SQL来进行数据的流转和处理。

在具体实施过程中，你可以按照以下步骤操作：
1. 启动Flink SQL客户端，使用以下命令进入Flink SQL命令行：

   bin/sql-client.sh embedded -s flink-cdc-hive

2. 在Flink SQL中创建一个表，使用`connector='upsert-kafka'`指定连接器为Kafka，并配置相关的参数，如Kafka的服务器地址、topic等。例如：

   CREATE TABLE product_view_mysql_kafka_parser(
     `id` int,
     `user_id` int,
     `product_id` int,
     `server_id` int,
     `duration` int,
     `times` string,
     `time` timestamp
   ) WITH (
     'connector' = 'kafka',
     'topic' = 'flink-cdc-kafka',
     'properties.bootstrap.servers' = 'kafka-001:9092',
     'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
     'format' = 'json'
   );

3. 在Hive中创建一个目标表来接收数据，可以使用Hive的语法来定义表结构和存储格式。
4. 使用Flink的CDC功能将Kafka中的数据流转到Hive中的目标表。

这样，你就可以通过Flink CDC将MySQL的数据同步到Hive中了。更详细的信息可以参考官方文档。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [flink-cdc实时增量同步mysql数据到hive](https://blog.csdn.net/ddxygq/article/details/126889752)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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