1.前置要求

flink cdc底层就是通过监控mysql的binlog日志，实时捕获到一个表或多个表的变更；所以必须开启mysql的binlog日志。

1.1 打开mysql配置文件

mysql配置文件默认位于/etc/目录下，直接用过以下命令开启

sudo vim /etc/my.cnf

1.2 修改配置文件

##启动binlog，该参数的值会作为binlog的文件名
log-bin=mysql-bimysql
##binlog类型
binlog_format=row
##启用binlog的数据库，需根据实际情况作出修改，一个库占一行
binlog-do-db=库名
binlog-do-db=库名

1.3 重启mysql服务

systemctl restart mysqld

2.环境依赖

        <dependency>
            <groupId>com.ververica</groupId>
            <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>
            <version>2.3.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-kafka</artifactId>
            <version>1.17.0</version>
        </dependency>

如果cdc版本用了2.4.0出现异常的可以退回2.3.0

3.代码实现

public class TestApp {

    public static void main(String[] args) {

        //1.获取执行环境
        Configuration conf = new Configuration();
        //设置web端口
        conf.setInteger("rest.port",10000);
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(conf);

        //2.通过flink cdc 读取mysql中的维度数据并创建流
        MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
                .hostname("主机号")
                .port(3306)
                .username("用户名")
                .password("密码")
                //设置mysql数据库
                .databaseList("数据库名")
                //设置mysql表(多个用,分隔)
                .tableList("表1,表2")
                //设置cdc启动方式
                .startupOptions(StartupOptions.initial())
                //设置反序列化器
                .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema())
                .build();
        DataStreamSource<String> streamSource = env.fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "cdc-source");

        //3.数据同步到kafka
        KafkaSink<String> kafkaSink = KafkaSink.<String>builder()
                //指定Kafka的连接地址
                .setBootstrapServers("主机:端口号")
                //指定序列化器
                .setRecordSerializer(
                        KafkaRecordSerializationSchema.<String>builder()
                                .setTopic("Topic")
                                .setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema())
                                .build()
                )
                //写入kafka的一致性级别
                .setDeliveryGuarantee(DeliveryGuarantee.EXACTLY_ONCE)
                //如果是精确一次，必须设置事务的前缀
                .setTransactionalIdPrefix("zhike-")
                //如果是精确一次必须设置事务超时时间
                .setProperty(ProducerConfig.TRANSACTION_TIMEOUT_CONFIG, "300000")
                .build();

        streamSource.sinkTo(kafkaSink);
        //4.执行任务
        try {
            env.execute("ods_cdc");
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }

    }
}