flinkcdc api 整库同步代码

Flink CDC（Change Data Capture）是一种基于流数据的实时数据同步技术，它可以将数据库中的变更操作实时同步到其他数据存储介质中。Flink CDC API提供了一组接口，可以帮助我们实现数据的整库同步。

以下是整库同步的代码示例：

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.kafka.KafkaSerializationSchema;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSink;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSinkSemantic;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import java.util.Properties;

public class FlinkCDCApiDemo {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建 Flink 流式处理环境
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 配置 Kafka 消费者
        Properties consumerProps = new Properties();
        consumerProps.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        consumerProps.setProperty("group.id", "flink_cdc_demo_group");
        FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("test", new SimpleStringSchema(), consumerProps);

        // 从 Kafka 中读取数据
        DataStream<String> stream = env.addSource(consumer);

        // 配置 Kafka 生产者
        Properties producerProps = new Properties();
        producerProps.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        producerProps.setProperty("transaction.timeout.ms", "60000");

        // 将数据写入 Kafka
        FlinkKafkaProducer<String> producer = new FlinkKafkaProducer<>("output", new KafkaSerializationSchema<String>() {
            @Override
            public ProducerRecord<byte[], byte[]> serialize(String element, Long timestamp) {
                return new ProducerRecord<>("output", element.getBytes());
            }
        }, producerProps, KafkaSinkSemantic.EXACTLY_ONCE);

        KafkaSink<String> kafkaSink = new KafkaSink<>(producer);

        stream.map(new MapFunction<String, String>() {
            @Override
            public String map(String value) throws Exception {
                // 数据处理逻辑
                return value;
            }
        }).addSink(kafkaSink);

        // 执行任务
        env.execute("Flink CDC API Demo");
    }
}

在这个示例中，我们从 Kafka 中读取数据并进行处理，然后将处理后的结果写入到另一个 Kafka 主题中。你可以根据自己的实际需求，修改代码以实现不同的数据同步方式。