Flinkcdc从mysql中读取数据落地到kafka中在使用Flink实时消费数据对数据进行分析最后打包如何放到yarn集群上运行

要将Flink从MySQL读取的数据落地到Kafka中，可以使用Flink的source和sink函数来实现。首先，需要创建一个MySQL source，从数据库中读取数据。然后，创建一个Kafka sink，将数据写入到Kafka中。

下面是一个示例代码，展示如何在Flink中读取MySQL数据并写入Kafka：

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.JSONKeyValueDeserializationSchema;

public class FlinkCDC {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 设置Flink执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 创建MySQL source
        MySQLSourceFunction mySQLSource = new MySQLSourceFunction();

        // 从MySQL读取数据
        DataStreamSource<String> dataStream = env.addSource(mySQLSource);

        // 创建Kafka sink
        FlinkKafkaProducer<String> kafkaSink = new FlinkKafkaProducer<>(
                "localhost:9092",  // Kafka broker地址
                "output-topic",    // Kafka topic名称
                new SimpleStringSchema()    // 序列化器
        );

        // 将数据写入Kafka
        dataStream.addSink(kafkaSink);

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

上述代码中，MySQLSourceFunction是自定义的MySQL source函数，用于从MySQL中读取数据。你需要根据实际情况实现该函数。

接下来，你可以使用Flink的流处理功能对数据进行实时消费和分析。可以使用Flink的各种操作符和函数来实现不同的分析逻辑。

最后，要将Flink打包并在YARN集群上运行，你可以使用Flink的命令行工具flink run来提交作业。首先，将代码打包成一个可执行的JAR文件。然后，使用以下命令将JAR文件提交到YARN集群：

flink run -m yarn-cluster -yn 4 -yjm 1024 -ytm 2048 my-flink-job.jar

其中，-m yarn-cluster指定以YARN集群模式运行，-yn 4指定使用4个YARN容器，-yjm 1024和-ytm 2048分别指定YARN JobManager和TaskManager的内存大小。

这样，你就可以将Flink作业打包并在YARN集群上运行了