java 集成 Flink CDC

Java集成Apache Flink CDC (Change Data Capture) 是一种将Flink与数据库的变更数据流处理结合起来的技术，它允许实时地从数据库中捕获新记录、更新和删除等事务，并将其转换为Flink可以处理的数据流，用于构建实时数据分析应用。

以下是集成Flink CDC的基本步骤：

1. **添加依赖**：首先，你需要在你的Flink项目中引入Flink SQL或DataStream API的相关依赖，通常包括flink-java和flink-connector-jdbc库。

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-java</artifactId>
    <version>your-flink-version</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-jdbc_2.x</artifactId>
    <version>your-flink-version</version>
</dependency>

2. **配置连接**：设置数据库连接信息，如JDBC URL、用户名、密码等，然后创建一个`TableEnvironment`实例来配置CDC源。

Properties props = new Properties();
props.setProperty("table.sql.dialect", "postgresql"); // 根据实际使用的数据库类型调整

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(env, props);
tableEnv.connect(new JdbcConnectionProvider("jdbc:mysql://localhost/testdb", "username", "password"))
   .withDDLLogging()
   .registerCatalog("my_catalog", "jdbc");

3. **创建CDC表**：基于数据库的模式，使用SQL定义一个CDC表，这将跟踪表的修改事件。

CREATE TABLE my_table (
    id BIGINT,
    name STRING
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'topic' = 'my_cdc_topic',      -- 应该是一个存在或者会自动创建的Kafka topic
    'incremental' = 'true'
);

4. **读取和处理数据**：使用`tableEnv.executeSql()`执行SQL查询，获取实时变化的数据，比如读取新增、更新或删除的行。

StreamTableEnvironment stEnv = StreamTableEnvironment.create(env, props);
stEnv.executeSql("SELECT * FROM my_table WHERE _PARTITIONTIME = LATEST");