flink-cdc-connectors

flink-cdc-connectors是Flink平台上的一组Connector，主要用于将关系型数据库中的数据同步到Flink上进行实时处理。该组Connector支持多种主流数据库，如MySQL、Oracle、PostgreSQL等，并且可以通过配置实现高可靠、低延迟的数据同步。

flink-cdc-connectors的核心是Change Data Capture（CDC）技术。CDC通过监听数据库的变更操作（如insert、update、delete），将这些操作转换为数据格式，然后将其发送到Flink上进行实时处理。相比传统的批量抽取数据，CDC能够实现实时数据同步，极大地提高了数据处理的实时性和准确性。

flink-cdc-connectors提供了多个Connector组件，每个组件对应一个特定的数据库类型。对于任意一个Connector组件，用户只需要配置数据库连接信息和需要同步的表名，即可完成数据同步。此外，flink-cdc-connectors还支持多种数据输出格式，如Avro、JSON、Protobuf等，用户可以根据需要选择合适的输出格式。

总的来说，flink-cdc-connectors为Flink用户提供了一个高可靠、低延迟的数据同步框架。用户可以通过该框架轻松快捷地将关系型数据库中的数据实时同步到Flink上进行处理，从而实现更加灵活、高效的数据分析。

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。

flink通过flink-connector-tidb-cdc使用streamapi方式连接tidb， 并展示相关代码

下面是使用 Flink Connector TiDB CDC 通过 Stream API 连接 TiDB 的示例代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.tidb.JdbcConnectionOptions;
import org.apache.flink.streaming.connectors.tidb.TiDBOptions;
import org.apache.flink.streaming.connectors.tidb.TiDBSink;
import org.apache.flink.streaming.connectors.tidb.TiDBSource;
import org.apache.flink.streaming.connectors.tidb.TransactionIsolation;
import org.apache.flink.streaming.connectors.tidb.TiDBCatalog;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.internal.StreamTableEnvironmentImpl;
import org.apache.flink.types.Row;

import java.util.Properties;

public class TiDBStreamExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
        StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);

        // Define TiDB catalog
        TiDBCatalog catalog = new TiDBCatalog("tidb_catalog", "default_database",
                JdbcConnectionOptions.builder()
                        .withUrl("jdbc:mysql://tidb_ip:tidb_port/tidb_database_name?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=UTC")
                        .withUsername("tidb_username")
                        .withPassword("tidb_password")
                        .build(),
                TiDBOptions.builder().withDatabaseUrl("jdbc:mysql://tidb_ip:tidb_port/tidb_database_name").build());
        tEnv.registerCatalog("tidb_catalog", catalog);
        tEnv.useCatalog("tidb_catalog");

        // Define TiDB source
        TiDBSource source = TiDBSource.builder()
                .setDatabaseName("tidb_database_name")
                .setTableName("tidb_table_name")
                .setOptions(TiDBOptions.builder()
                        .withDatabaseUrl("jdbc:mysql://tidb_ip:tidb_port/tidb_database_name")
                        .build())
                .setPrimaryKey("id")
                .setTransactionIsolation(TransactionIsolation.READ_COMMITTED)
                .build();

        // Create a data stream from TiDB source
        DataStream<Row> stream = env.addSource(source);

        // Define Flink Kafka producer
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("bootstrap.servers", "kafka_ip:kafka_port");
        FlinkKafkaProducer<String> kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer<String>(
                "kafka_topic",
                new SimpleStringSchema(),
                props);

        // Map the data stream to a string stream and send it to Kafka
        DataStream<String> stringStream = stream.map(new MapFunction<Row, String>() {
            @Override
            public String map(Row row) throws Exception {
                return row.toString();
            }
        });
        stringStream.addSink(kafkaProducer);

        // Define Flink Kafka consumer
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<String>(
                "kafka_topic",
                new SimpleStringSchema(),
                props);

        // Create a data stream from Kafka
        DataStream<String> kafkaStream = env.addSource(kafkaConsumer);

        // Convert the Kafka stream to a table and register it in the table environment
        tEnv.createTemporaryView("kafka_table", kafkaStream, "value");

        // Query the table and print the result to console
        tEnv.sqlQuery("SELECT * FROM kafka_table").execute().print();

        // Define TiDB sink
        TiDBSink sink = TiDBSink.builder()
                .setDatabaseName("tidb_database_name")
                .setTableName("tidb_table_name")
                .setOptions(TiDBOptions.builder()
                        .withDatabaseUrl("jdbc:mysql://tidb_ip:tidb_port/tidb_database_name")
                        .build())
                .setPrimaryKey("id")
                .build();

        // Convert the Kafka stream back to a data stream of rows and write it to TiDB
        DataStream<Row> rowStream = kafkaStream.map(new MapFunction<String, Row>() {
            @Override
            public Row map(String value) throws Exception {
                String[] fields = value.split(",");
                return Row.of(Integer.parseInt(fields[0]), fields[1], Double.parseDouble(fields[2]));
            }
        });
        rowStream.addSink(sink);

        env.execute("TiDB Stream Example");
    }
}

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个 TiDBCatalog 对象，用于连接 TiDB 数据库。然后，我们使用 TiDBSource.builder() 方法定义了一个 TiDB 数据源，用于从 TiDB 中读取数据。接着，我们使用 env.addSource(source) 方法创建了一个 Flink 数据流。我们还定义了一个 Flink Kafka 生产者，用于将数据流发送到 Kafka。为了将数据流转换为字符串流，我们使用了 map() 方法。然后，我们将字符串流发送到 Kafka。接着，我们定义了一个 Flink Kafka 消费者，用于从 Kafka 中读取数据。我们还将 Kafka 数据流转换为表，并在表环境中注册它。最后，我们使用 TiDBSink.builder() 方法定义了一个 TiDB 汇聚器，用于将数据流写入 TiDB 中。

请注意，在上面的示例代码中，我们使用了 TiDBCatalog 和 TiDBSource 类来连接 TiDB 数据库。这些类需要 TiDB Connector JAR 包的支持。如果您没有安装该 JAR 包，请按照以下步骤安装：

1. 访问 TiDB Connector JAR 包的下载页面：https://github.com/pingcap/tidb/releases/tag/v4.0.8
2. 下载适用于您的操作系统的 JAR 包
3. 将 JAR 包添加到您的项目依赖中

最后，记得将代码中的 tidb_ip、tidb_port、tidb_database_name、tidb_table_name、tidb_username 和 tidb_password 替换为实际的值。同样，将代码中的 kafka_ip、kafka_port 和 kafka_topic 替换为实际的值。