flinkcdc实现流处理代码

以下是使用Flink CDC实现流处理的代码示例：

import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.table.api.bridge.scala._
import org.apache.flink.table.api._
import org.apache.flink.table.descriptors._
import org.apache.flink.table.types.DataType

object FlinkCDCExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    
    // 创建流式执行环境
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env)

    // 定义Kafka连接器
    val kafkaProps = new Properties()
    kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092")
    kafkaProps.setProperty("group.id", "flink-group")

    // 定义Kafka源表
    val sourceTable = new Kafka()
      .version("universal")
      .topic("my_topic")
      .properties(kafkaProps)
      .startFromEarliest()
      .property("key.format", "json")
      .property("value.format", "json")
      .sinkPartitionerFixed()
      .toTableSource()

    // 注册源表
    tableEnv.createTemporaryView("source_table", sourceTable)

    // 定义结果表
    val resultTable = tableEnv.sqlQuery(
      """
        |SELECT key, COUNT(*) AS cnt
        |FROM source_table
        |GROUP BY key
        |""".stripMargin)

    // 打印结果表
    resultTable.toRetractStream[(String, Long)]
      .filter(_._1) // 过滤掉删除操作
      .print()

    // 执行计算
    env.execute("Flink CDC Example")
  }
}

在上述代码中，我们使用Flink Table API和Flink CDC连接器来实现流处理。首先，我们创建了一个流式执行环境和一个流式表环境。然后，我们定义了一个Kafka连接器，并使用它来创建一个源表。我们将源表注册为临时视图，并使用SQL查询定义了一个结果表。最后，我们将结果表转换为一个数据流，并打印每个记录。

值得注意的是，我们使用了toRetractStream方法来将结果表转换为一个数据流。这意味着每个结果记录都将以一个布尔值（true或false）为前缀，表示它是一个新增记录还是一个删除记录。我们使用filter方法过滤掉删除记录，并打印每个新增记录。

以上代码仅供参考，具体实现可能会因应用场景和数据源不同而异。