1.概述
Flink CDC 是Apache Flink ®的一组源连接器，使用变更数据捕获 (CDC) 从不同数据库中获取变更。Apache Flink 的 CDC Connectors集成 Debezium 作为捕获数据更改的引擎。所以它可以充分发挥 Debezium 的能力。


2.支持的连接器
连接器 数据库 驱动
mongodb-cdc MongoDB: 3.6, 4.x, 5.0 MongoDB Driver: 4.3.4
mysql-cdc MySQL: 5.6, 5.7, 8.0.x、RDS MySQL: 5.6, 5.7, 8.0.x、PolarDB MySQL: 5.6, 5.7, 8.0.x、Aurora MySQL: 5.6, 5.7, 8.0.x、MariaDB: 10.x、PolarDB X: 2.0.1 JDBC Driver: 8.0.28
oceanbase-cdc OceanBase CE: 3.1.x, 4.x、OceanBase EE: 2.x, 3.x, 4.x OceanBase Driver: 2.4.x
oracle-cdc Oracle: 11, 12, 19, 21 Oracle Driver: 19.3.0.0
postgres-cdc PostgreSQL: 9.6, 10, 11, 12, 13, 14 JDBC Driver: 42.5.1
sqlserver-cdc Sqlserver: 2012, 2014, 2016, 2017, 2019 JDBC Driver: 9.4.1.jre8
tidb-cdc TiDB: 5.1.x, 5.2.x, 5.3.x, 5.4.x, 6.0.0 JDBC Driver: 8.0.27
db2-cdc Db2: 11.5 Db2 Driver: 11.5.0.0
vitess-cdc Vitess: 8.0.x, 9.0.x MySql JDBC Driver: 8.0.26
3.支持的 Flink 版本
下表显示了 Flink CDC Connectors 与 Flink ®的版本对应关系：

Flink CDC版本_ Flink 版本_
1.0.0 1.11.*
1.1.0 1.11.*
1.2.0 1.12.*
1.3.0 1.12.*
1.4.0 1.13.*
2.0.* 1.13.*
2.1.* 1.13.*
2.2.* 1.13.*、1.14.*
2.3.* 1.13.*、1.14.*、1.15.*、1.16.0
2.4.* 1.13.*、1.14*、1.15.*、1.16.*、1.17.0
4.特征
支持读取数据库快照，即使出现故障也能继续读取binlog，并进行Exactly-once处理。

DataStream API 的 CDC 连接器，用户可以在单个作业中使用多个数据库和表的更改，而无需部署 Debezium 和 Kafka。

Table/SQL API 的 CDC 连接器，用户可以使用 SQL DDL 创建 CDC 源来监视单个表上的更改。

5.表/SQL API 的用法
我们需要几个步骤来使用提供的连接器设置 Flink 集群。

首先我们安装了 1.17+ 版本的 Flink 集群（java 8+）。

注意： 如果需要安装Flink请查看笔者对应的博客 flink高可用集群搭建（Standalone模式）
本文用到的jar包flink-connector-jdbc-3.1.1-1.17.jar和flink-sql-connector-mysql-cdc-2.2.1.jar

下载 连接器 SQL jar （或自行构建）。

将下载的jar包放在FLINK_HOME/lib/.

重启Flink集群。

注意：目前2.4以上版本需要进行自行编译构建。本文笔者自行进行构建上传的

6.使用 Flink CDC 对 MySQL 进行流式 ETL
本教程将展示如何使用 Flink CDC 快速构建 MySQL的流式 ETL。

假设我们将产品数据存储在MySQL中，同步到另外一个MySQL中

在下面的章节中，我们将介绍如何使用 Flink Mysql CDC 来实现它。本教程中的所有练习均在 Flink SQL CLI 中进行，整个过程使用标准 SQL 语法，无需任何 Java/Scala 代码，也无需安装 IDE。

架构概述如下：


7.环境准备
需要准备安装好的MySQL数据库，具体MySQL数据怎么安装请查看笔者的博客Ubuntu数据库安装（mysql）

注意： 如果是其他操作系统请查看其他博客对应的数据库安装教程

8.在 Flink SQL CLI 中使用 Flink DDL 创建表
使用以下命令启动 Flink SQL CLI：

./bin/sql-client.sh
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我们应该看到 CLI 客户端的欢迎屏幕。
首先，每 3 秒启用一次检查点

-- Flink SQL
Flink SQL> SET execution.checkpointing.interval = 3s;
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编辑源数据库Flink Sql代码，如下所示：

CREATE TABLE products (
id INT NOT NULL,
name STRING,
description STRING,
PRIMARY KEY(id) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'mysql-cdc', #引入的CDC jar包驱动，没有引入会报错提示需要引入
'hostname' = '192.168.50.163',#源数据库连接host地址，可以根据自己的具体设置，此处为笔者本机的
'port' = '3306', #源数据库端口
'username' = 'root',#源数据库账号
'password' = '*****',#源数据库密码
'database-name' = 'mydb',#源数据库
'table-name' = 'products'#源数据库表
);
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在Flink SQL 执行以下语句创建从相应数据库表捕获更改数据的表

-- Flink SQL
Flink SQL> CREATE TABLE products (
id INT,
name STRING,
description STRING,
PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'mysql-cdc',
'hostname' = '192.168.50.163',
'port' = '3306',
'username' = 'root',
'password' = '****',
'database-name' = 'mydb',
'table-name' = 'products'
);
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编辑目标数据库Flink Sql代码，如下所示：

CREATE TABLE product (
id INT,
name STRING,
description STRING,
PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
#引入的jdbc jar包驱动，没有引入会报错提示需要引入 flink-connector-jdbc
'connector' = 'jdbc',
#目标数据库连接url地址，可以根据自己的具体设置，此处为笔者本机的。部分高版本的MySQL需要添加useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true&serverTimezone=UTC
'url' = 'jdbc:mysql://192.168.50.163:3306/mydb1?useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true&serverTimezone=UTC',
#需要访问的数据库驱动
'driver' = 'com.mysql.cj.jdbc.Driver',
#目标数据库账号
'username' = 'root',
#目标据库密码
'password' = '***',
#目标数据库表
'table-name' = 'product'
);
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在Flink SQL 执行以下语句创建捕获更改数据的表与目标数据库表的映射关系

-- Flink SQL
Flink SQL> CREATE TABLE product (
id INT,
name STRING,
description STRING,
PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'jdbc',
'url' = 'jdbc:mysql://192.168.50.163:3306/mydb1?useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true&serverTimezone=UTC',
'driver' = 'com.mysql.cj.jdbc.Driver',
'username' = 'root',
'password' = 'root',
'table-name' = 'product'
);
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9.将源数据表加载到目标MySQL
使用Flink SQL将表product与 表查询products表写入目标MySQL。

-- Flink SQL
Flink SQL> insert into product select * from products;
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具体操作步骤如下所示：


这是源数据库，操作添加数据，如下图所示：

目标数据库同步操作如下图


10.flink可视化界面查看Running JOBS
红框勾选为运行的同步任务

至此Flink CDC MySQL同步MySQL第一节讲解完毕，后面会更新其复杂操作

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