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什么是CDC？
CDC是（Change Data Capture 变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据 或 数据表的插入INSERT、更新UPDATE、删除DELETE等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。
1. 环境准备
- mysql
- elasticsearch
- flink on yarn
说明：如果没有安装hadoop，那么可以不用yarn，直接用flink standalone环境吧。
2. 下载下列依赖包
下面两个地址下载flink的依赖包，放在lib目录下面。
这里flink-sql-connector-mysql-cdc，在这里只能下到最新版1.4：
可以自行https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors下载新版mvn clean install -DskipTests 自己编译。
这是我编译的最新版2.2，传上去发现太新了，如果重新换个版本，我得去gitee下载源码，不然github速度太慢了，然后用IDEA编译打包，又得下载一堆依赖。我投降，我直接去网上下载了个1.4的直接用了。
我下载的jar包，放在flink的lib目录下面：
flink-sql-connector-elasticsearch7_2.11-1.13.5.jar
flink-sql-connector-mysql-cdc-1.4.0.jar
- 先在yarn上面启动一个application，进入flink13.5目录，执行：
bin/yarn-session.sh -d -s 1 -jm 1024 -tm 2048 -qu root.flink-queue-nm flink-cdc
- 进入flink sql命令行
bin/sql-client.sh embedded -s flink-cdc
4. 同步数据
这里有一张mysql表：
CREATE TABLE product_view (
id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
user_id int(11) NOT NULL,
product_id int(11) NOT NULL,
server_id int(11) NOT NULL,
duration int(11) NOT NULL,
times varchar(11) NOT NULL,
time datetime NOT NULL,
PRIMARY KEY (id),
KEY time (time),
KEY user_product (user_id,product_id) USING BTREE,
KEY times (times) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
-- 样本数据
INSERT INTO product_view VALUES ('1', '1', '1', '1', '120', '120', '2020-04-24 13:14:00');
INSERT INTO product_view VALUES ('2', '1', '1', '1', '120', '120', '2020-04-24 13:14:00');
INSERT INTO product_view VALUES ('3', '1', '1', '3', '120', '120', '2020-04-24 13:14:00');
INSERT INTO product_view VALUES ('4', '1', '1', '2', '120', '120', '2020-04-24 13:14:00');
INSERT INTO product_view VALUES ('5', '8', '1', '1', '120', '120', '2020-05-14 13:14:00');
INSERT INTO product_view VALUES ('6', '8', '1', '2', '120', '120', '2020-05-13 13:14:00');
INSERT INTO product_view VALUES ('7', '8', '1', '3', '120', '120', '2020-04-24 13:14:00');
INSERT INTO product_view VALUES ('8', '8', '1', '3', '120', '120', '2020-04-23 13:14:00');
INSERT INTO product_view VALUES ('9', '8', '1', '2', '120', '120', '2020-05-13 13:14:00');
- 创建数据表关联mysql
CREATE TABLE product_view_source (
id int,
user_id int,
product_id int,
server_id int,
duration int,
times string,
time timestamp,
PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'mysql-cdc',
'hostname' = '192.168.1.2',
'port' = '3306',
'username' = 'bigdata',
'password' = 'bigdata',
'database-name' = 'test',
'table-name' = 'product_view'
);
这样，我们在flink sql client操作这个表相当于操作mysql里面的对应表。
- 创建数据表关联elasticsearch
CREATE TABLE product_view_sink(
id int,
user_id int,
product_id int,
server_id int,
duration int,
times string,
time timestamp,
PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'elasticsearch-7',
'hosts' = 'http://192.168.1.2:9200',
'index' = 'product_view_index',
'username' = 'elastic',
'password' = 'elastic'
);
这样，es里面的product_view_index这个索引会被自动创建，如果想指定一些属性，可以提前手动创建好索引，我们操作表product_view_sink，往里面插入数据，可以发现es中已经有数据了。
- 同步数据
建立同步任务，可以使用sql如下：
insert into product_view_sink select * from product_view_source;
这个时候是可以退出flink sql-client的，然后进入flink web-ui，可以看到mysql表数据已经同步到elasticsearch中了，对mysql进行插入删除更新，elasticsearch都是同步更新的。
参考资料
https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/master/content/about.html
Original: https://www.cnblogs.com/data-magnifier/p/16690112.html
Author: 大数据技术派
Title: flink-cdc实时同步mysql数据到elasticsearch
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