FLINK CDC 监听mysql表数据变化完整方案

Apache Flink CDC（Change Data Capture）可以实时捕获MySQL数据库中的数据更改，并将其推送到Flink流式处理引擎中。

以下是FLINK CDC 监听mysql表数据变化的完整方案：

安装Flink CDC插件

先安装Flink CDC插件，使用以下命令：

flink-sql-connector-mysql-cdc_2.11-1.12.0.jar

创建MySQL数据库

在MySQL中创建一个数据库，例如mytest，以及一个表，例如user_info，用于测试。

配置Flink流式处理引擎

在Flink配置文件中，我们需要配置MySQL数据库的连接信息和CDC插件的相关参数。下面是一个示例配置文件：

flink.sources.mysql-1.type=mysql-cdc
flink.sources.mysql-1.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mytest
flink.sources.mysql-1.username=root
flink.sources.mysql-1.password=123456
flink.sources.mysql-1.server-id=1
flink.sources.mysql-1.database-name=mytest
flink.sources.mysql-1.table-name=user_info
flink.sources.mysql-1.debezium.plugin.name=mysql

其中，flink.sources.mysql-1.type=mysql-cdc表示使用Flink CDC插件进行MySQL数据捕获。flink.sources.mysql-1.url、flink.sources.mysql-1.username和flink.sources.mysql-1.password是连接MySQL数据库所需的信息。flink.sources.mysql-1.server-id是用于启用MySQL二进制日志的服务器ID。flink.sources.mysql-1.database-name和flink.sources.mysql-1.table-name是需要捕获的数据库和表名称。

编写Flink数据处理程序

在Flink中，我们可以使用DataStream API或Table API来处理数据。下面是一个使用DataStream API的示例程序：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

Properties props = new Properties();
props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.setProperty("group.id", "flink-cdc");

DataStreamSource<String> stream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("mytest", new SimpleStringSchema(), props));

stream.print();

env.execute();

在这个例子中，我们使用了Flink Kafka连接器来将数据从Flink CDC传输到Kafka中，然后使用Flink Kafka消费者来读取数据。

运行程序

将Flink程序打包成JAR文件并在命令行中运行：

flink run myprogram.jar

测试数据变化

在MySQL中插入、更新或删除user_info表中的数据，观察Flink CDC是否能够正确捕获数据变化，并将其推送到Flink流式处理引擎中。

以上就是FLINK CDC 监听mysql表数据变化的完整方案。