flink-connector-cdc的maven地址

flink-connector-cdc 的 Maven 地址可以在 Maven Central Repository 上找到。你可以将以下依赖添加到你的项目的 pom.xml 文件中：

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-connector-cdc_2.12</artifactId>
  <version>1.13.0</version>
</dependency>

请注意，上述代码中的版本号可能需要根据你使用的 Flink 版本进行调整。

另外，你也可以直接在 Maven Central Repository 的网站上搜索 "flink-connector-cdc" 来查找最新的版本和相关信息。

相关问题

https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.17.0/flink-1.17.0-bin-scala_2.12.tgz https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/flink/flink-sql-connector-elasticsearch7/3.0.1-1.17/flink-sql-connector-elasticsearch7-3.0.1-1.17.jar https://repo1.maven.org/maven2/com/ververica/flink-sql-connector-mysql-cdc/2.1.0/flink-sql-connector-mysql-cdc-2.1.0.jar https://repo1.maven.org/maven2/com/ververica/flink-sql-connector-postgres-cdc/2.1.0/flink-sql-connector-postgres-cdc-2.1.0.jar 这四个链接版本兼容吗

这四个链接的版本兼容性需要具体分析。其中，`flink-1.17.0-bin-scala_2.12.tgz` 和 `flink-sql-connector-elasticsearch7-3.0.1-1.17.jar` 都是针对 Flink 1.17.0 版本的，因此它们的版本兼容性是没有问题的；而 `flink-sql-connector-mysql-cdc-2.1.0.jar` 和 `flink-sql-connector-postgres-cdc-2.1.0.jar` 都是针对 Ververica CDC Connectors 2.1.0 版本的，因此它们的版本兼容性也是没有问题的。

但是，由于 Flink 和 Ververica CDC Connectors 都会不断更新和升级，因此如果你使用的是其他版本的 Flink 和 Ververica CDC Connectors，那么它们的版本兼容性就需要具体分析了。

docker-compose.yml 文件中拉取flink容器 版本为1.17.0并在flink包的lib文件夹下加入三个以下三个依赖：https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/flink/flink-sql-connector-elasticsearch7/3.0.1-1.17/flink-sql-connector-elasticsearch7-3.0.1-1.17.jar、https://repo1.maven.org/maven2/com/ververica/flink-sql-connector-mysql-cdc/2.3.0/flink-sql-connector-mysql-cdc-2.3.0.jar、https://repo1.maven.org/maven2/com/ververica/flink-sql-connector-postgres-cdc/2.3.0/flink-sql-connector-postgres-cdc-2.3.0.jar

好的，您可以按照以下的方式来编写docker-compose.yml文件：

version: '3.7'
services:
  jobmanager:
    image: flink:1.17.0
    command: jobmanager
    ports:
      - "8081:8081"
  taskmanager:
    image: flink:1.17.0
    command: taskmanager
    depends_on:
      - jobmanager
    links:
      - jobmanager:jobmanager
    environment:
      - JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=jobmanager
      - FLINK_TASK_MANAGER_MEMORY_PROCESS_SIZE=1024m
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.2
    environment:
      - discovery.type=single-node
    ports:
      - "9200:9200"
  mysql:
    image: mysql:8.0
    environment:
      - MYSQL_ROOT_PASSWORD=<your_password>
      - MYSQL_USER=<your_user>
      - MYSQL_PASSWORD=<your_password>
      - MYSQL_DATABASE=<your_database>
    ports:
      - "3306:3306"
  postgres:
    image: postgres:13.1
    environment:
      - POSTGRES_USER=<your_user>
      - POSTGRES_PASSWORD=<your_password>
      - POSTGRES_DB=<your_database>
    ports:
      - "5432:5432"
  flink-job:
    image: flink:1.17.0
    volumes:
      - ./flink-conf.yaml:/opt/flink/conf/flink-conf.yaml
      - ./lib/flink-sql-connector-elasticsearch7-3.0.1-1.17.jar:/opt/flink/lib/flink-sql-connector-elasticsearch7-3.0.1-1.17.jar
      - ./lib/flink-sql-connector-mysql-cdc-2.3.0.jar:/opt/flink/lib/flink-sql-connector-mysql-cdc-2.3.0.jar
      - ./lib/flink-sql-connector-postgres-cdc-2.3.0.jar:/opt/flink/lib/flink-sql-connector-postgres-cdc-2.3.0.jar
    command: jobmanager
    depends_on:
      - jobmanager
      - elasticsearch
      - mysql
      - postgres
    links:
      - elasticsearch:elasticsearch
      - mysql:mysql
      - postgres:postgres
    environment:
      - JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=jobmanager
      - FLINK_TM_HEAP_SIZE=1024m
      - FLINK_PROPERTIES=
      - FLINK_ENV_JAVA_OPTS=
      - FLINK_ENV_JAVA_TOOL_OPTIONS=
      - FLINK_CONF_DIR=/opt/flink/conf
      - FLINK_LIB_DIR=/opt/flink/lib
      - FLINK_PLUGINS_DIR=/opt/flink/plugins
      - FLINK_OPT_DIR=/opt/flink/opt
      - FLINK_LOG_DIR=/opt/flink/log
      - FLINK_HOME=/opt/flink
    volumes:
      - ./job.jar:/opt/flink/job.jar
      - ./flink-conf.yaml:/opt/flink/conf/flink-conf.yaml

其中需要注意的是：

1. 在 `flink-job` 服务中，我们使用了 `volumes` 来挂载 `flink-conf.yaml` 和三个依赖的jar包到容器的 `/opt/flink/conf` 和 `/opt/flink/lib` 目录中。

2. 我们在 `flink-job` 服务的环境变量中设置了 `FLINK_PROPERTIES`，因为 Flink 在启动时会读取这个环境变量中的配置信息。

3. 我们在 `flink-job` 服务的环境变量中设置了 `FLINK_LIB_DIR`，这是因为 Flink 在启动时会从这个目录中加载依赖的jar包。

4. 我们在 `flink-job` 服务的环境变量中设置了 `FLINK_CONF_DIR`，这是因为 Flink 在启动时会读取这个目录中的配置文件。

5. 我们在 `flink-job` 服务的环境变量中设置了 `FLINK_HOME`，这是因为 Flink 在启动时需要知道它的安装路径。

上述的docker-compose.yml文件可以满足您的要求，在启动容器后，您可以使用以下的命令来进入到flink-job容器中：

docker-compose run flink-job /bin/bash

然后，您可以在容器中运行Flink任务了。