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。

1. flink-sql-connector-elasticsearch7_2.11-1.13.5.jar
2. flink-sql-connector-mysql-cdc-1.4.0.jar

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

3. 启动flink-sql client

1) 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

2) 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');

1) 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。

2) 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。

3) 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。