//创建流式环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//创建流式表环境
StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
#### 第二步:配置mysql
>
> 去mysql中的my.cnf中更改配置,作者的my.cnf是在/etc目录下面的,如果去进行修改可能权限不够
>
>
> 命令:sudo vim /etc/my.cnf
>
>
>
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c50d7bc58dfc4b2dacfe38c953ee57f4.png)
以上图片的四个配置缺一不可,框起来的一定要注意,binlog - do -db=目标数据库名
**更改完之后要重启mysql,这一步很重要,否则还是之前的配置**
>
> 重启命令:sudo systemctl restart mysqld
> 查看数据库命令:sudo systemctl status mysqld
>
>
>
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/d7ea30083d5f453f965208c750c22c63.png)
有箭头指示就表示完成了
#### 第三步:在目标数据库中创建需要检测的表
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/602ad5989289483d854ef129319a33a5.png)
并在表中插入数据
#### 第四步:去flink官网找到连接mysql-cdc的语法格式
官网网址:[MySQL | Apache Flink CDC]( )
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/e3a57a1a1e0e40b38d2f0fe84eeb7c77.png)
上面是我从flink官网上截下来的,我们只需要将官网上的内容复制,自己去修改就可以了
tEnv.executeSql(“CREATE TABLE Person (\n” +
" id INT,\n"+
" name STRING,\n" +
" age BIGINT,\n" +
" sex String,\n" +
" PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED\n"+ --一定要加上主键,否则就会报错
“) WITH (\n” +
" ‘connector’ = ‘mysql-cdc’,\n" + --必填
" ‘hostname’=‘hadoop102’,\n" + --主机名,必填
" ‘port’=‘3306’,\n" + --端口号,必填
" ‘username’ = ‘root’,\n" + --用户名,必填
" ‘password’=‘123456’,\n" + --密码,必填
" ‘database-name’=‘zg3’,\n" + --目标数据库名,必填
" ‘table-name’=‘Person’,\n" + --目标表名,必填
" ‘jdbc.properties.useSSL’=‘false’\n" + --官网上可以找到,必填
“);”);
以上 是检测mysql中信息改的设置
报错
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/d0ce33c8a2c14fb7bfebe18b26a3f31e.png)
>
> Caused by: org.apache.flink.table.api.ValidationException: Multiple factories for identifier 'mysql-cdc' that implement 'org.apache.flink.table.factories.DynamicTableFactory' found in the classpath.
>
>
>
>
如果你报这种错,就要看一下你自己的pom文件
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/32bd93a519664af68d36ae4a635dd074.png)
**这两个依赖冲突了**
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/90b0fe2370c64d7a81673ea513ca023d.png)
这样就可以解决报错了
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/e952702421514c3ba661f46f8bec0e8f.png)
对刚才数据进行修改名字
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/b7cb45ec4edc467a8eaa7f061722db53.png)
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c7e50b22ca584d51b7b61254a2073cdb.png)
**如果修改数据库,但是idea更新不出来值,这可能是好多人电脑的问题**
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/96e93d07b85e4d549270cc48ddc70619.png)
**这时候将并行度添加为1就可以了**
#### 第五步:将以上数据以json格式传送到kafka中
官网网址:[Debezium | Apache Flink]( )
Debezium-json:是Debezium为变更日志提供的统一格式结构。它是一种特定格式的JSON,用于描述数据库中的变更事件,如插入、更新或删除操作。这些事件可以由Debezium从源数据库捕获,并转换为JSON格式的消息,然后发布到消息队列(如Kafka)或对象存储(如OSS)中
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/bde1c0df59fe4dceafa50ef881cb6631.png)
tEnv.executeSql(“CREATE TABLE kfk_cdc (\n” +
" id INT,\n" +
" name STRING,\n" +
" age BIGINT,\n" +
" sex String,\n" +
" PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED\n"+
“) WITH (\n” +
" ‘connector’ = ‘kafka’,\n" +
" ‘topic’ = ‘mysql_cdc’,\n" + --写到kafka的主题,必填
" ‘properties.bootstrap.servers’ = ‘hadoop102:9092’,\n" + --kafka服务器名
" ‘properties.group.id’ = ‘testGroup’,\n" +
" ‘scan.startup.mode’ = ‘earliest-offset’,\n" +
" ‘format’ = ‘debezium-json’\n" + --日志json格式,必填
“)”);
tEnv.executeSql(“insert into kfk_cdc select * from Person”);
最后将目标表中的数据写到kafka的表中,因为flinksql连接kafka底层会将kafka表中数据自动写到kafka中
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/a13d8a7fce3845ccb441c58c7fd6b1b2.png)
可能这样你们看不清,我把json数据美化一下
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/27d5f431d7ad4511b9e15e729c8a9b32.png)
### 第二种用FlinkApi实现
第二步,第三步和FlinkSql一样
第四步从官网上复制: [Overview | Apache Flink CDC]( )
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/7f76624ab1744a9e90e3ca77dc03358b.png)
//免密配置
Properties properties = new Properties();
properties.put(“useSSL”,“false”);
MySqlSource mySqlSource = MySqlSource.builder()
.hostname(“hadoop102”) --必填 主机名
.port(3306) --必填 端口号
.databaseList(“zg3”) // set captured database --必填 数据库
.tableList(“zg3.Person”)// set captured table --必填 数据表
.username(“root”) --必填 用户名
.password(“123456”) --必填 密码
.deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) --反序列化器
.jdbcProperties(properties) --jdbc配置,用来写免密配置
.build();
#### 第五步:获取上一步源数据
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// enable checkpoint
env.enableCheckpointing(3000);
env
.fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL Source")
// set 4 parallel source tasks
.setParallelism(1)
.print(); // use parallelism 1 for sink to keep message ordering