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：

配置项	说明
debezium.source.record.converter.class	指定用于将原始数据转换为 Flink 可处理的数据类型的转换器类
debezium.source.record.transformations	指定对原始数据进行转换的插件列表
debezium.source.offset.storage	指定用于存储偏移量的存储类型（如 Kafka、MySQL 等）
debezium.source.offset.storage.options	指定存储偏移量时所需的配置信息

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(...);