SpringBoot整合Flink CDC實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)追蹤mysql數(shù)據(jù)變動(dòng)
前言
Flink CDC(Flink Change Data Capture)是一種基于數(shù)據(jù)庫(kù)日志的CDC技術(shù),它實(shí)現(xiàn)了一個(gè)全增量一體化的數(shù)據(jù)集成框架。與Flink計(jì)算框架相結(jié)合,F(xiàn)link CDC能夠高效地實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)集成。其核心功能在于實(shí)時(shí)監(jiān)視數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)流中的數(shù)據(jù)變動(dòng),并將這些變動(dòng)抽取出來(lái),以便進(jìn)行進(jìn)一步的處理和分析。借助Flink CDC,用戶可以輕松地構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管道,實(shí)時(shí)響應(yīng)和處理數(shù)據(jù)變動(dòng),為實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)報(bào)表和實(shí)時(shí)決策等場(chǎng)景提供有力支持。
Flink CDC的應(yīng)用場(chǎng)景廣泛,包括但不限于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)更新、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步和遷移以及實(shí)時(shí)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(shí)準(zhǔn)確地進(jìn)行捕獲和處理。此外,F(xiàn)link CDC支持與多種數(shù)據(jù)源進(jìn)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(lái),將詳細(xì)介紹MySQL CDC的使用。MySQL CDC連接器允許從MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取快照數(shù)據(jù)和增量數(shù)據(jù)。
1. MySQL開(kāi)啟Binlog
MySQL中開(kāi)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(jí)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(jìn)制日志的數(shù)據(jù)庫(kù) binlog_do_db=testjpa
除了開(kāi)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(kāi)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(xiàng)目
首先,你需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)Spring Boot項(xiàng)目。可以使用Spring Initializr(https://start.spring.io/)來(lái)快速生成項(xiàng)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(kù)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(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)追蹤
創(chuàng)建一個(gè)服務(wù)類來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)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(dòng)Spring Boot應(yīng)用
在你的Spring Boot應(yīng)用的啟動(dòng)類中調(diào)用FlinkCdcService
的startDataStreaming
方法來(lái)啟動(dòng)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(yùn)行并測(cè)試
運(yùn)行Spring Boot應(yīng)用,并在MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中做出一些數(shù)據(jù)變動(dòng)。你應(yīng)該能在控制臺(tái)看到實(shí)時(shí)打印的數(shù)據(jù)變動(dòng)。
到此這篇關(guān)于SpringBoot整合Flink CDC實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)追蹤mysql數(shù)據(jù)變動(dòng)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)SpringBoot Flink CDC mysql數(shù)據(jù)變動(dòng)內(nèi)容請(qǐng)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!
相關(guān)文章
微服務(wù)領(lǐng)域Spring Boot自動(dòng)伸縮的實(shí)現(xiàn)方法
這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于微服務(wù)領(lǐng)域Spring Boot自動(dòng)伸縮的實(shí)現(xiàn)方法,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家學(xué)習(xí)或者使用spring boot具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2018-10-10解析WeakHashMap與HashMap的區(qū)別詳解
本篇文章是對(duì)WeakHashMap與HashMap的區(qū)別進(jìn)行了詳細(xì)的分析介紹,需要的朋友參考下2013-05-05spring boot實(shí)現(xiàn)超輕量級(jí)網(wǎng)關(guān)的方法(反向代理、轉(zhuǎn)發(fā))
這篇文章主要介紹了spring boot實(shí)現(xiàn)超輕量級(jí)網(wǎng)關(guān)(反向代理、轉(zhuǎn)發(fā))的相關(guān)知識(shí),本文給大家介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-11-11Java實(shí)現(xiàn)貪吃蛇大作戰(zhàn)小游戲的示例代碼
本文主要介紹了Java實(shí)現(xiàn)貪吃蛇大作戰(zhàn)小游戲的示例代碼,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2022-07-07Spring 處理 HTTP 請(qǐng)求參數(shù)注解的操作方法
這篇文章主要介紹了Spring 處理 HTTP 請(qǐng)求參數(shù)注解的操作方法,本文通過(guò)實(shí)例代碼給大家介紹的非常詳細(xì),感興趣的朋友參考下吧2024-04-04