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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