SpringBoot整合Flink CDC实现实时追踪mysql数据变动
前言
Flink CDC(Flink Change Data Capture)是一种基于数据库日志的CDC技术,它实现了一个全增量一体化的数据集成框架。与Flink计算框架相结合,Flink CDC能够高效地实现海量数据的实时集成。其核心功能在于实时监视数据库或数据流中的数据变动,并将这些变动抽取出来,以便进行进一步的处理和分析。借助Flink CDC,用户可以轻松地构建实时数据管道,实时响应和处理数据变动,为实时分析、实时报表和实时决策等场景提供有力支持。
Flink CDC的应用场景广泛,包括但不限于实时数据仓库更新、实时数据同步和迁移以及实时数据处理等。它还能确保数据一致性,并在数据发生变更时准确地进行捕获和处理。此外,Flink CDC支持与多种数据源进行集成,如MySQL、PostgreSQL、Oracle等,并提供了相应的连接器,便于数据的捕获和处理。
接下来,将详细介绍MySQL CDC的使用。MySQL CDC连接器允许从MySQL数据库中读取快照数据和增量数据。
1. MySQL开启Binlog
MySQL中开启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]
部分设置相关参数:
[mysqld] server-id=1 # 设置日志格式为行级格式 binlog-format=Row # 设置binlog日志文件的前缀 log-bin=mysql-bin # 指定需要记录二进制日志的数据库 binlog_do_db=testjpa
除了开启binlog功能外,还需要为Flink CDC配置相应的权限,以确保其能够正常连接到MySQL并读取数据。这包括授予Flink CDC连接MySQL的用户必要的权限,如SELECT、REPLICATION SLAVE、REPLICATION CLIENT、SHOW VIEW等。这些权限是Flink CDC读取数据和元数据所必需的。
检查是否已开启binlog功能:
mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'log_bin'; +---------------+-------+ | Variable_name | Value | +---------------+-------+ | log_bin | ON | +---------------+-------+
至此,MySQL的相关配置已完成。
2. 创建Spring Boot项目
首先,你需要创建一个Spring Boot项目。可以使用Spring Initializr(https://start.spring.io/)来快速生成项目。
3. 添加依赖
在pom.xml
中添加Apache Flink和Flink CDC的依赖。以下是必要的依赖:
<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数据库连接:
flink: checkpoint: interval: 10000 parallelism: 1 spring: datasource: url: jdbc:mysql://localhost:3306/your_database username: your_username password: your_password
5. 实现数据实时追踪
创建一个服务类来实现数据的实时追踪:
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连接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'" + ")"); // 查询并打印结果 DataStream<String> dataStream = tableEnv.sqlQuery("SELECT * FROM " + name).execute().print(); try { env.execute("Flink CDC Demo"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }
6. 启动Spring Boot应用
在你的Spring Boot应用的启动类中调用FlinkCdcService
的startDataStreaming
方法来启动数据追踪:
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. 运行并测试
运行Spring Boot应用,并在MySQL数据库中做出一些数据变动。你应该能在控制台看到实时打印的数据变动。
到此这篇关于SpringBoot整合Flink CDC实现实时追踪mysql数据变动的文章就介绍到这了,更多相关SpringBoot Flink CDC mysql数据变动内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!
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