Flink CDC里源码 deploy，生成带有时间戳的jar包，配置信息在哪里修改啊？

Flink CDC 源码编译与部署

Flink CDC（Change Data Capture）是 Apache Flink 的一个子项目，用于捕获数据库中的变更事件，并将这些事件以流的形式提供给 Flink 程序处理，为了使用 Flink CDC，你需要将其源码进行编译和打包，生成带有时间戳的 jar 包，并在配置文件中设置相关配置信息，下面将详细介绍这一过程。

环境准备

在开始之前，请确保你已经安装了以下软件：

1、JDK 8 或更高版本

2、Maven 3.5 或更高版本

3、Apache Flink 1.10 或更高版本

下载 Flink CDC 源码

从 GitHub 上克隆 Flink CDC 的源码仓库：

git clone https://github.com/ververica/flinkcdcconnectors.git

进入克隆的仓库目录：

cd flinkcdcconnectors

编译 Flink CDC 源码

在 Flink CDC 源码目录下，执行以下命令以编译源码：

mvn clean install DskipTests

编译成功后，会在 flinkconnector* 目录下生成相应的 jar 包。

生成带有时间戳的 jar 包

为了生成带有时间戳的 jar 包，我们需要修改 Flink CDC 的 Maven 配置，打开 pom.xml 文件，找到 <build> 标签下的 <finalName> 标签，将其内容修改为：

<finalName>${project.artifactId}${project.version}${timestamp}</finalName>

然后再次执行编译命令：

mvn clean install DskipTests

此时生成的 jar 包将包含时间戳信息。

配置 Flink CDC

在 Flink CDC 的使用过程中，需要配置一些参数以满足不同的需求，以下是一些常见的配置项及其说明：

这些配置项可以在 Flink 的配置文件（如 flinkconf.yaml）中进行设置，也可以在代码中通过 StreamExecutionEnvironment 对象的 getConfig() 方法获取配置并进行修改。

部署 Flink CDC

将编译好的 Flink CDC jar 包添加到 Flink 的 lib 目录，然后在 Flink 程序中使用 Flink CDC 连接器即可，以下是一个简单的示例：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcConnectionOptions;
import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcSink;
import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcSource;
public class FlinkCDCExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建 Flink 执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 配置 JDBC 源
        JdbcConnectionOptions jdbcOptions = new JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder()
            .withUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test")
            .withDriverName("com.mysql.jdbc.Driver")
            .withUsername("root")
            .withPassword("password")
            .build();
        // 添加 JDBC 源
        DataStream<Row> source = env.addSource(new JdbcSource(jdbcOptions, "SELECT * FROM my_table"));
        // 处理数据流
        DataStream<Row> result = source.filter(...);
        // 配置 JDBC 接收器
        JdbcSink sink = new JdbcSink(...);
        // 添加 JDBC 接收器
        result.addSink(sink);
        // 执行 Flink 程序
        env.execute("Flink CDC Example");
    }
}

相关问答 FAQs

Q1: 如果我想使用其他数据库作为偏移量存储，如何配置？

A1: 你可以通过修改 debezium.source.offset.storage 配置项来指定其他数据库作为偏移量存储，如果你想使用 PostgreSQL 作为偏移量存储，可以将配置项设置为：

debezium.source.offset.storage=org.apache.flink.connector.jdbc.offset.JdbcOffsetStorage
debezium.source.offset.storage.options.url=jdbc:postgresql://localhost:5432/mydb
debezium.source.offset.storage.options.table=my_offset_table
debezium.source.offset.storage.options.user=my_user
debezium.source.offset.storage.options.password=my_password

Q2: 如何在 Flink CDC 中处理复杂的数据转换？

A2: Flink CDC 支持使用各种转换器和插件来处理复杂的数据转换，你可以在 pom.xml 文件中添加所需的转换器和插件依赖，然后在 Flink 程序中使用这些转换器和插件对数据进行处理，如果你想使用 Avro 转换器将数据转换为 Avro 格式，可以在 pom.xml 文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flinkavro</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

然后在 Flink 程序中使用 Avro 转换器对数据进行处理：

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.java.typeutils.RowTypeInfo;
import org.apache.flink.formats.avro.AvroRowDataConverter;
import org.apache.flink.formats.avro.AvroSchema;
import org.apache.flink.formats.avro.AvroSchemaConverter;
import org.apache.flink.types.Row;
// ...
// 定义 Avro schema
AvroSchema avroSchema = AvroSchemaConverter.fromJsonString(jsonSchemaStr);
// 创建 AvroRowDataConverter
AvroRowDataConverter converter = new AvroRowDataConverter(avroSchema);
// 将 Row 转换为 Avro
DataStream<GenericRecord> avroStream = source.map(row > converter.toAvro(row, avroSchema));
// 处理 Avro 数据流
DataStream<GenericRecord> result = avroStream.filter(...);