flinkcdc2.0 代码实现整库同步

Flink CDC 2.0 是一种流式数据同步工具，可以用于将数据库中的数据实时同步到其他数据源中。整库同步是一种将整个数据库的数据同步到其他数据源中的方式，下面是一些实现整库同步的代码示例：

1. 使用 Flink CDC 2.0 进行 MySQL 数据库整库同步的示例代码：

public class MySQLCDCJob {

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

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("connector.property-version", "1");
        props.setProperty("connector.type", "mysql-cdc");
        props.setProperty("connector.startup-mode", "initial");
        props.setProperty("connector.username", "root");
        props.setProperty("connector.password", "123456");
        props.setProperty("connector.hostname", "localhost");
        props.setProperty("connector.port", "3306");
        props.setProperty("connector.database", "test");
        props.setProperty("connector.table.whitelist", ".*");
        props.setProperty("connector.table.ignore-patterns", "^test\\..*");
        props.setProperty("format.type", "debezium-json");

        DataStream<String> stream = env
                .addSource(new FlinkCDCSource.Builder<String>()
                        .setProperties(props)
                        .build())
                .map(new MapFunction<RowData, String>() {
                    @Override
                    public String map(RowData value) throws Exception {
                        return value.toString();
                    }
                });

        stream.print();

        env.execute("MySQL CDC Job");
    }
}

2. 使用 Flink CDC 2.0 进行 PostgreSQL 数据库整库同步的示例代码：

public class PostgresCDCJob {

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

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("connector.property-version", "1");
        props.setProperty("connector.type", "postgres-cdc");
        props.setProperty("connector.startup-mode", "initial");
        props.setProperty("connector.username", "postgres");
        props.setProperty("connector.password", "123456");
        props.setProperty("connector.hostname", "localhost");
        props.setProperty("connector.port", "5432");
        props.setProperty("connector.database", "test");
        props.setProperty("connector.schema.whitelist", "public");
        props.setProperty("connector.table.whitelist", ".*");
        props.setProperty("connector.table.ignore-patterns", "^test\\..*");
        props.setProperty("format.type", "debezium-json");

        DataStream<String> stream = env
                .addSource(new FlinkCDCSource.Builder<String>()
                        .setProperties(props)
                        .build())
                .map(new MapFunction<RowData, String>() {
                    @Override
                    public String map(RowData value) throws Exception {
                        return value.toString();
                    }
                });

        stream.print();

        env.execute("PostgreSQL CDC Job");
    }
}

以上代码示例使用 Flink CDC 2.0 的 `FlinkCDCSource` 类和相应的连接器配置来创建了一个流数据源。使用 `map` 函数将数据转换为字符串并打印输出。可以根据实际需求修改连接器配置，实现不同的数据同步功能。