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SpringBoot整合Flink CDC實現(xiàn)實時追蹤mysql數(shù)據(jù)變動

更新時間：2024年07月24日 09:14:13 作者：碼到三十五

我們將整合Spring Boot和Apache Flink CDC（Change Data Capture）來實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)追蹤,下面是一個基本的實踐流程代碼,包括搭建Spring Boot項目、整合Flink CDC以及實現(xiàn)數(shù)據(jù)變動的實時追蹤,需要的朋友可以參考下

前言

Flink CDC（Flink Change Data Capture）是一種基于數(shù)據(jù)庫日志的CDC技術(shù)，它實現(xiàn)了一個全增量一體化的數(shù)據(jù)集成框架。與Flink計算框架相結(jié)合，F(xiàn)link CDC能夠高效地實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的實時集成。其核心功能在于實時監(jiān)視數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)流中的數(shù)據(jù)變動，并將這些變動抽取出來，以便進行進一步的處理和分析。借助Flink CDC，用戶可以輕松地構(gòu)建實時數(shù)據(jù)管道，實時響應(yīng)和處理數(shù)據(jù)變動，為實時分析、實時報表和實時決策等場景提供有力支持。

Flink CDC的應(yīng)用場景廣泛，包括但不限于實時數(shù)據(jù)倉庫更新、實時數(shù)據(jù)同步和遷移以及實時數(shù)據(jù)處理等。它還能確保數(shù)據(jù)一致性，并在數(shù)據(jù)發(fā)生變更時準確地進行捕獲和處理。此外，F(xiàn)link CDC支持與多種數(shù)據(jù)源進行集成，如MySQL、PostgreSQL、Oracle等，并提供了相應(yīng)的連接器，便于數(shù)據(jù)的捕獲和處理。

接下來，將詳細介紹MySQL CDC的使用。MySQL CDC連接器允許從MySQL數(shù)據(jù)庫中讀取快照數(shù)據(jù)和增量數(shù)據(jù)。

1. MySQL開啟Binlog

MySQL中開啟binlog功能，需要修改配置文件中（如Linux的/etc/my.cnf或Windows的\my.ini）的[mysqld]部分設(shè)置相關(guān)參數(shù)：

[mysqld]
server-id=1
# 設(shè)置日志格式為行級格式
binlog-format=Row
# 設(shè)置binlog日志文件的前綴
log-bin=mysql-bin
# 指定需要記錄二進制日志的數(shù)據(jù)庫
binlog_do_db=testjpa

除了開啟binlog功能外，還需要為Flink CDC配置相應(yīng)的權(quán)限，以確保其能夠正常連接到MySQL并讀取數(shù)據(jù)。這包括授予Flink CDC連接MySQL的用戶必要的權(quán)限，如SELECT、REPLICATION SLAVE、REPLICATION CLIENT、SHOW VIEW等。這些權(quán)限是Flink CDC讀取數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)所必需的。

檢查是否已開啟binlog功能：

mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'log_bin';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| log_bin       | ON    |
+---------------+-------+

至此，MySQL的相關(guān)配置已完成。

2. 創(chuàng)建Spring Boot項目

首先，你需要創(chuàng)建一個Spring Boot項目?？梢允褂肧pring Initializr（https://start.spring.io/）來快速生成項目。

3. 添加依賴

在pom.xml中添加Apache Flink和Flink CDC的依賴。以下是必要的依賴：

<dependencies>
    <!-- Flink dependency -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-java</artifactId>
        <version>1.14.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId>
        <version>1.14.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>
        <version>2.0.0</version>
    </dependency>
    <!-- Spring Boot dependencies -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

4. 配置Flink和MySQL CDC

在Spring Boot的application.yml或application.properties文件中配置Flink和MySQL數(shù)據(jù)庫連接：

flink:
  checkpoint:
    interval: 10000
  parallelism: 1

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/your_database
    username: your_username
    password: your_password

5. 實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時追蹤

創(chuàng)建一個服務(wù)類來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時追蹤：

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class FlinkCdcService {

    public void startDataStreaming() {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        final StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

        // 使用Flink CDC連接MySQL
        String name = "inventory";
        tableEnv.executeSql("CREATE TABLE " + name + " (" +
            "  id INT," +
            "  name STRING," +
            "  description STRING," +
            "  weight DECIMAL(10, 3)" +
            ") WITH (" +
            "  'connector' = 'mysql-cdc'," +
            "  'hostname' = 'localhost'," +
            "  'port' = '3306'," +
            "  'username' = 'your_username'," +
            "  'password' = 'your_password'," +
            "  'database-name' = 'your_database'," +
            "  'table-name' = 'your_table'" +
            ")");

        // 查詢并打印結(jié)果
        DataStream<String> dataStream = tableEnv.sqlQuery("SELECT * FROM " + name).execute().print();

        try {
            env.execute("Flink CDC Demo");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

6. 啟動Spring Boot應(yīng)用

在你的Spring Boot應(yīng)用的啟動類中調(diào)用FlinkCdcService的startDataStreaming方法來啟動數(shù)據(jù)追蹤：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class FlinkCdcApplication implements CommandLineRunner {

    @Autowired
    private FlinkCdcService flinkCdcService;

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(FlinkCdcApplication.class, args);
    }

    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        flinkCdcService.startDataStreaming();
    }
}

7. 運行并測試

運行Spring Boot應(yīng)用，并在MySQL數(shù)據(jù)庫中做出一些數(shù)據(jù)變動。你應(yīng)該能在控制臺看到實時打印的數(shù)據(jù)變動。

到此這篇關(guān)于SpringBoot整合Flink CDC實現(xiàn)實時追蹤mysql數(shù)據(jù)變動的文章就介紹到這了,更多相關(guān)SpringBoot Flink CDC mysql數(shù)據(jù)變動內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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