FLINK CDC近期使用小结

1、Flink cdc是什么？

        CDC 的全称是 Change Data Capture ，在广义的概念上，只要是能捕获数据变更的技术，我们都可以称之为 CDC 。目前通常描述的 CDC 技术主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术.

2、Flink cdc 安装部署

2.1、安装包要求

flink版本： flink-1.13.0-bin-scala_2.11.tgz
java版本：jdk-8u271-linux-x64.tar.gz
mysql版本：mysql-5.7.40-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz

2.2、 部署安装

2.2.1、安装过程

1、解压flink cdc安装包
tar -zxvf flink-1.13.0-bin-scala_2.11.tgz

2、安装Java以及Mysql
百度自行解决，注意配置环境变量⚠️

3、flink cdc中java配置
cd flink-1.13.0
vim conf/flink-conf.yaml
添加配置：env.java.home=/usr/local/java/jdk1.8.0_271 ---- 版本号需要对应

4、上传驱动包，放在flink1.13.0/lib 目录下
注意⚠️：以上过程仅使用mysql数据源，若涉及其他数据源需要对应的驱动包

flink-connector-jdbc_2.11-1.13.6.jar
flink-sql-connector-mysql-cdc-2.1.0.jar
mysql-connector-java-8.0.27.jar

5、启动服务
注意⚠️：服务启动后可通过8081端口查看是否正常

/bin/start-cluster.sh   -- 启动集群，如果安装包或者配置改变，需要重启服务
/bin/sql-client.sh      --启动SQL客户端

2.2.2、注意事项

1、数据库用户权限，最好不用root角色，但是需要相应的权限。如果发生权限报错，可百度或者评论问我

2、数据库需要开启bin-log，并且是row模式

3、各个软件包版本、驱动版本对应关系，否则会启动报错

4、java版本需要在1.7以上，mysql版本测试适配是5.7

2.2.3、flink cdc 配置

进入/conf       

vim  flink-conf

#任务存储，建议调大一点
jobmanager.memory.process.size: 3200m

#任务存储，建议调大一点
taskmanager.memory.process.size: 3200m


#任务槽数：不同任务所需槽，根据实际情况配置
#默认是1 - 如果配置1，导致无法执行2个或者2个以上任务

taskmanager.numberOfTaskSlots: 50


#任务并行度：涉及到读取效率，默认是1
parallelism.default: 5


#checkponit、savepoint存储方式，这种能降低内存使用，面临大数据的问题；做测试用默认就可以
#注意：需要在/home/admin 下建立 /state/ckp  /state/savepoint的两个文件夹
state.backend: rocksdb
state.checkpoints.dir: file:///home/admin/state/ckp
state.savepoints.dir: file:///home/admin/state/savepoint

3、读写测试

3.1、建Mysql表

首先需要在mysql中建立相应的映射表
如：static_pay_order_his

CREATE TABLE `static_pay_order_his` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `all_amount` bigint(20) comment '历史成交总金额',
  `all_count` bigint(20) comment '历史成交总数',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=106 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='支付平台统计值 --- 历史'

建立：pay_order表
CREATE TABLE `pay_order` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=106 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='支付订单'

3.2、建cdc映射表

#设置ck快照时间，时间越长越能降低存储消耗
SET execution.checkpointing.interval = 3000s;

#建立表单表
 CREATE TABLE pay_order (
    id bigint NOT NULL,
    amount bigint,
    state STRING,
    isv_no STRING,
    create_time timestamp,
    update_time timestamp,
    PRIMARY KEY (`id`) NOT ENFORCED
  ) WITH (
    'scan.incremental.snapshot.enabled' = 'true',  ---如果配置了false,则会锁表
    'connector' = 'mysql-cdc',   ---cdc是source，读表
    'hostname' = 'localhost',
    'port' = '3306',
    'username' = '',
    'password' = '',
    'database-name' = '',
    'table-name' = '',
'server-id' = '5502'
  );

---交易总金额
CREATE TABLE static_pay_order_his
(
    id bigint,
all_amount bigint,
all_count bigint,
PRIMARY KEY (`id`) NOT ENFORCED
)
WITH 
(
'connector' = 'jdbc',  --- jdbc则是sink，写表
'url' = '',
'username' = '',
'password' = '',
'table-name' = 'static_pay_order_his'
);


---写sink表
insert into static_pay_order_his (id, all_amount, all_count)
select 
cast(replace(cast(current_date as string), '-', '') as bigint) as id,
 sum(amount)    as all_amount,
 count(*)    as all_count
from  pay_order  
where isv_no='62f9e7d9e4b0cb4057de15ae'
and cast(create_time as string) >= '2023-06-01'
;

3.3、运行状态查看

 4、应用场景

1、实时大屏（双11大屏）

2、数据湖 & 实时数仓（olap）