Loading... ## SpringBoot 集成 Flink CDC 实时追踪 MySQL 数据变动 ### 一、概述 Flink CDC 是一个基于 Apache Flink 的数据捕获工具,能够实时捕获和处理数据库的变动事件。通过集成 Flink CDC,可以实时追踪 MySQL 数据库中的数据变动,构建高效的数据处理和分析应用。本文将介绍如何在 SpringBoot 项目中集成 Flink CDC,并实现对 MySQL 数据变动的实时追踪。 ![](https://www.8kiz.cn/usr/uploads/2024/07/1404282055.png) ### 二、准备工作 #### 1. 环境准备 - JDK 1.8+ - Maven 3.6+ - MySQL 数据库 - Apache Flink 1.12+ - SpringBoot 2.5+ #### 2. 创建 MySQL 数据库和表 ```sql CREATE DATABASE test_db; USE test_db; CREATE TABLE users ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255) NOT NULL, email VARCHAR(255) NOT NULL, created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); ``` ### 三、集成步骤 #### 1. 引入依赖 在 SpringBoot 项目的 `pom.xml` 中添加必要的依赖: ```xml <dependencies> <!-- Spring Boot Dependencies --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId> </dependency> <!-- Flink Dependencies --> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId> <version>1.12.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId> <version>1.12.0</version> </dependency> <!-- Flink CDC Dependencies --> <dependency> <groupId>com.ververica</groupId> <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId> <version>2.0.0</version> </dependency> </dependencies> ``` #### 2. 配置 Flink CDC 在 SpringBoot 项目中创建 Flink CDC 配置类: ```java import com.ververica.cdc.connectors.mysql.MySQLSource; import com.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions; import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; @Configuration public class FlinkCdcConfig { @Bean public DataStreamSource<String> mysqlSource(StreamExecutionEnvironment env) { MySQLSource<String> source = MySQLSource.<String>builder() .hostname("localhost") .port(3306) .databaseList("test_db") .tableList("test_db.users") .username("root") .password("password") .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) .startupOptions(StartupOptions.initial()) .build(); return env.fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL Source"); } } ``` #### 3. 创建 Flink 作业 在 SpringBoot 项目中创建 Flink 作业: ```java import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.springframework.boot.CommandLineRunner; import org.springframework.stereotype.Component; @Component public class FlinkJobRunner implements CommandLineRunner { private final StreamExecutionEnvironment env; private final DataStreamSource<String> mysqlSource; public FlinkJobRunner(StreamExecutionEnvironment env, DataStreamSource<String> mysqlSource) { this.env = env; this.mysqlSource = mysqlSource; } @Override public void run(String... args) throws Exception { mysqlSource.print(); env.execute("Flink CDC Job"); } } ``` #### 4. 启动 SpringBoot 应用 运行 SpringBoot 应用,启动后会自动执行 Flink 作业,并打印 MySQL 数据库中 `users` 表的变动。 ### 四、验证和测试 #### 1. 插入测试数据 向 MySQL 数据库中插入数据: ```sql INSERT INTO users (name, email) VALUES ('Alice', 'alice@example.com'); INSERT INTO users (name, email) VALUES ('Bob', 'bob@example.com'); ``` #### 2. 验证输出 查看 SpringBoot 应用的控制台输出,确认是否正确捕获并打印了 MySQL 数据库中的变动。 ### 五、总结 通过以上步骤,我们在 SpringBoot 项目中集成了 Flink CDC,实现了对 MySQL 数据变动的实时追踪。这种方法可以用于构建高效的实时数据处理和分析系统,适用于各种需要数据实时同步和处理的场景。 ### 思维导图 ```plaintext - SpringBoot 集成 Flink CDC 实时追踪 MySQL 数据变动 - 准备工作 - 环境准备 - 创建 MySQL 数据库和表 - 集成步骤 - 引入依赖 - 配置 Flink CDC - 创建 Flink 作业 - 启动 SpringBoot 应用 - 验证和测试 - 插入测试数据 - 验证输出 - 总结 ``` 通过详细的步骤和示例代码,您可以在 SpringBoot 项目中成功集成 Flink CDC,并实时追踪 MySQL 数据库的变动。 最后修改:2024 年 07 月 29 日 © 允许规范转载 打赏 赞赏作者 支付宝微信 赞 如果觉得我的文章对你有用,请随意赞赏