flinkcdc jdbc

Flink CDC（Change Data Capture）是一个基于Flink框架的开源项目，用于实时捕获数据库变更并将其推送到目标系统。它可以通过JDBC连接器与各种关系型数据库进行交互。

使用Flink CDC的步骤如下：

1. 首先，你需要在Flink作业中添加对应的依赖。你可以在pom.xml（如果是Java项目）或build.sbt（如果是Scala项目）中引入Flink CDC相关的依赖。

2. 接下来，你需要创建一个CDC Source，用于捕获数据库变更。你可以使用Flink提供的JDBC连接器来创建对应的源。

3. 配置和启动Flink作业。你需要配置CDC Source的相关参数，如数据库连接信息、表名、列名等。然后，使用Flink的DataStream API或Table API来处理捕获到的数据变更。

4. 最后，你可以将处理后的数据推送到目标系统，如另一个数据库、消息队列、文件系统等。

需要注意的是，Flink CDC提供了一种可靠且高性能的方式来捕获和处理数据库变更，但在使用过程中还需要考虑数据一致性、容错机制以及性能优化等方面的问题。

相关问题

flinkcdc入门

要入门Flink CDC，你可以按照以下步骤进行操作：
1. 首先，启动开发的flink-cdc代码。你可以使用命令`bin/flink run -c com.atguigu.FlinkCDC flink-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar`来启动程序。
2. 接下来，你可以测试mysql数据库的新增数据。通过向数据库表tab1中插入数据，你可以观察到flink-cdc实时获取到新增的数据。
3. 在了解Flink CDC时，你需要了解基于查询和基于Binlog两种方式的区别。基于查询的CDC使用开源产品Sqoop、Kafka JDBC Source来执行，而基于Binlog的CDC则使用Canal、Maxwell、Debezium等开源产品。这两种方式在执行模式、延迟性、是否可以捕获所有数据变化、是否增加数据库压力等方面存在差异。

通过以上步骤，你可以初步了解Flink CDC的入门知识。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [flink-cdc入门使用](https://blog.csdn.net/myself_ning/article/details/125651390)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Flink CDC 快速入门](https://blog.csdn.net/mengxianglong123/article/details/124449805)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

flinkcdc代码

Flink CDC是Flink的一个组件，用于从MySQL、PostgreSQL等数据库中读取全量数据和增量变更数据的source。使用Flink CDC可以在Flink作业中实时捕获和处理数据库的变更数据。在Flink CDC中，核心设计包含切片划分、切分读取和增量读取。通过切片划分，Flink CDC将数据库表按照一个或多个切片拆分成多个子任务，每个子任务负责读取指定的切片数据。切分读取阶段将切片数据从数据库读取到Flink的内部缓存中。增量读取阶段则会持续地从数据库中读取增量变更数据，并将其发送到Flink的流处理任务中进行处理。

以下是Flink CDC代码的示例：

1. 使用DataStream方式:

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("database.url", "jdbc:mysql://localhost:3306/test");
properties.setProperty("database.username", "root");
properties.setProperty("database.password", "password");

DataStream<Row> stream = env.addSource(new MySQLSourceFunction(properties));

stream.print();

env.execute("Flink CDC Example");

2. 使用Flink SQL方式:

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("database.url", "jdbc:mysql://localhost:3306/test");
properties.setProperty("database.username", "root");
properties.setProperty("database.password", "password");

tEnv.executeSql("CREATE TABLE myTable (" +
        "  id INT," +
        "  name STRING" +
        ") WITH (" +
        "  'connector' = 'mysql-cdc'," +
        "  'database.hostname' = 'localhost'," +
        "  'database.port' = '3306'," +
        "  'database.username' = 'root'," +
        "  'database.password' = 'password'," +
        "  'database.server.id' = '1'," +
        "  'database.server.name' = 'flink'," +
        "  'database.whitelist' = 'test'," +
        "  'table.whitelist' = 'myTable'" +
        ")");

tEnv.executeSql("SELECT * FROM myTable").print();

env.execute("Flink CDC Example");