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Flink CDC 3.1 版本發(fā)布
讓客戶滿意是我們工作的目標(biāo)，不斷超越客戶的期望值來(lái)自于我們對(duì)這個(gè)行業(yè)的熱愛(ài)。我們立志把好的技術(shù)通過(guò)有效、簡(jiǎn)單的方式提供給客戶，將通過(guò)不懈努力成為客戶在信息化領(lǐng)域值得信任、有價(jià)值的長(zhǎng)期合作伙伴，公司提供的服務(wù)項(xiàng)目有：國(guó)際域名空間、雅安服務(wù)器托管、營(yíng)銷軟件、網(wǎng)站建設(shè)、振興網(wǎng)站維護(hù)、網(wǎng)站推廣。
簡(jiǎn)介
Flink CDC（Change Data Capture，變更數(shù)據(jù)捕獲）是一個(gè)用于捕獲數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)變更的庫(kù)，它可以實(shí)時(shí)地捕獲數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)變更事件，并將這些事件發(fā)送到 Flink 流處理程序中進(jìn)行處理，F(xiàn)link CDC 支持多種數(shù)據(jù)庫(kù)，如 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等。
Flink CDC 3.1 新特性
Flink CDC 3.1 版本已經(jīng)發(fā)布，它帶來(lái)了一些新特性和改進(jìn)，以下是一些主要的新特性：
1. 支持更多數(shù)據(jù)庫(kù)
Flink CDC 3.1 版本增加了對(duì)更多數(shù)據(jù)庫(kù)的支持，包括：
Microsoft SQL Server
Amazon Aurora
Google Cloud Spanner
2. 改進(jìn)的性能
Flink CDC 3.1 版本在性能方面進(jìn)行了一些優(yōu)化，包括：
減少了對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢次數(shù)，降低了對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力
優(yōu)化了數(shù)據(jù)讀取和解析的速度，提高了整體性能
3. 更豐富的配置選項(xiàng)
Flink CDC 3.1 版本提供了更多的配置選項(xiàng)，使得用戶可以根據(jù)自己的需求進(jìn)行更靈活的配置。
可以配置表結(jié)構(gòu)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)，方便用戶使用
可以配置數(shù)據(jù)變更事件的輸出格式，滿足不同場(chǎng)景的需求
4. 更好的兼容性
Flink CDC 3.1 版本在兼容性方面也進(jìn)行了一些改進(jìn)，
修復(fù)了一些與 Flink 1.12 版本不兼容的問(wèn)題
修復(fù)了一些與特定數(shù)據(jù)庫(kù)版本不兼容的問(wèn)題
Flink CDC 3.1 使用示例
下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的 Flink CDC 3.1 使用示例，展示了如何使用 Flink CDC 從 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)中捕獲數(shù)據(jù)變更事件：
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.connector.jdbc.catalog.JdbcCatalog;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.descriptors.Jdbc;
import org.apache.flink.table.descriptors.Schema;
import org.apache.flink.table.sources.cdc.JdbcSource;
public class FlinkCDCExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 創(chuàng)建 Flink 流處理環(huán)境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);
// 注冊(cè) JDBC 目錄
tEnv.registerCatalog("my_catalog", new JdbcCatalog("jdbc:mysql://localhost:3306/my_database", "username", "password"));
tEnv.useCatalog("my_catalog");
// 定義源表結(jié)構(gòu)
JdbcSource source = JdbcSource.builder()
.setDrivername("com.mysql.jdbc.Driver")
.setDBUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/my_database")
.setUsername("username")
.setPassword("password")
.setTableName("my_table")
.setDebeziumProperties(Collections.singletonMap("debezium.sqlserver.include.schema.changes", "true"))
.build();
// 注冊(cè)源表
tEnv.createTemporaryView("source_table", source, Collections.singletonList("id", "name", "age"), Collections.emptyList());
// 查詢?cè)幢聿⑤敵鼋Y(jié)果
DataStream result = tEnv.toAppendStream(tEnv.sqlQuery("SELECT * FROM source_table"));
result.print();
// 執(zhí)行 Flink 流處理任務(wù)
env.execute("Flink CDC Example");
}
}
歸納全文
Flink CDC 3.1 版本為用戶提供了更多功能和改進(jìn)，使得實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步和處理變得更加簡(jiǎn)單和高效，通過(guò)使用 Flink CDC，用戶可以方便地捕獲數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)變更事件，并將這些事件實(shí)時(shí)地傳輸?shù)?Flink 流處理程序中進(jìn)行處理。
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文章起源：http://m.fisionsoft.com.cn/article/dhceege.html
