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我们将整合Spring Boot和Apache Flink CDC(Change Data Capture)来实现实时数据追踪。下面是一个基本的实践流程代码,包括搭建Spring Boot项目、整合Flink CDC以及实现数据变动的实时追踪。
文章目录
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。