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Flink CDC 是一个基于 Apache Flink 的数据捕获工具#xff0c;能够实时捕获和处理数据库的变动事件。通过集成 Flink CDC#xff0c;可以实时追踪 MySQL 数据库中的数据变动#xff0c;构建高效的数据处理和分析应用。本文将介绍如何在 SpringBoot 项目中集成 Fl…一、概述
Flink CDC 是一个基于 Apache Flink 的数据捕获工具能够实时捕获和处理数据库的变动事件。通过集成 Flink CDC可以实时追踪 MySQL 数据库中的数据变动构建高效的数据处理和分析应用。本文将介绍如何在 SpringBoot 项目中集成 Flink CDC并实现对 MySQL 数据变动的实时追踪。
二、准备工作
1. 环境准备
JDK 1.8Maven 3.6MySQL 数据库Apache Flink 1.12SpringBoot 2.5
2. 创建 MySQL 数据库和表
CREATE DATABASE test_db;USE test_db;CREATE TABLE users (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,name VARCHAR(255) NOT NULL,email VARCHAR(255) NOT NULL,created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
三、集成步骤
1. 引入依赖
在 SpringBoot 项目的 pom.xml 中添加必要的依赖
dependencies!-- Spring Boot Dependencies --dependencygroupIdorg.springframework.boot/groupIdartifactIdspring-boot-starter/artifactId/dependencydependencygroupIdorg.springframework.boot/groupIdartifactIdspring-boot-starter-data-jpa/artifactId/dependency!-- Flink Dependencies --dependencygroupIdorg.apache.flink/groupIdartifactIdflink-java/artifactIdversion1.12.0/version/dependencydependencygroupIdorg.apache.flink/groupIdartifactIdflink-streaming-java_2.12/artifactIdversion1.12.0/version/dependency!-- Flink CDC Dependencies --dependencygroupIdcom.ververica/groupIdartifactIdflink-connector-mysql-cdc/artifactIdversion2.0.0/version/dependency
/dependencies
2. 配置 Flink CDC
在 SpringBoot 项目中创建 Flink CDC 配置类
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.MySQLSource;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;Configuration
public class FlinkCdcConfig {Beanpublic DataStreamSourceString mysqlSource(StreamExecutionEnvironment env) {MySQLSourceString source MySQLSource.Stringbuilder().hostname(localhost).port(3306).databaseList(test_db).tableList(test_db.users).username(root).password(password).deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()).startupOptions(StartupOptions.initial()).build();return env.fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks(), MySQL Source);}
}
3. 创建 Flink 作业
在 SpringBoot 项目中创建 Flink 作业
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.stereotype.Component;Component
public class FlinkJobRunner implements CommandLineRunner {private final StreamExecutionEnvironment env;private final DataStreamSourceString mysqlSource;public FlinkJobRunner(StreamExecutionEnvironment env, DataStreamSourceString mysqlSource) {this.env env;this.mysqlSource mysqlSource;}Overridepublic void run(String... args) throws Exception {mysqlSource.print();env.execute(Flink CDC Job);}
}
4. 启动 SpringBoot 应用
运行 SpringBoot 应用启动后会自动执行 Flink 作业并打印 MySQL 数据库中 users 表的变动。
四、验证和测试
1. 插入测试数据
向 MySQL 数据库中插入数据
INSERT INTO users (name, email) VALUES (Alice, aliceexample.com);
INSERT INTO users (name, email) VALUES (Bob, bobexample.com);
2. 验证输出
查看 SpringBoot 应用的控制台输出确认是否正确捕获并打印了 MySQL 数据库中的变动。
