flink mysql cdc

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcConnectionOptions;
import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcSink;
import org.apache.flink.connector.mysql.cdc.MysqlSource;
import org.apache.flink.connector.mysql.cdc.internal.MySqlSnapshotFetcher;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.types.Row;

public class FlinkMysqlCdcExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建Flink执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 配置MySQL CDC源
        MysqlSource<Row> mysqlSource = MysqlSource.<Row>builder()
                .hostname("localhost")  // MySQL主机名
                .port(3306)             // MySQL端口
                .username("root")       // MySQL用户名
                .password("password")   // MySQL密码
                .databaseList("testdb") // 要监听的数据库列表
                .tableList("testdb.users") // 要监听的表列表
                .build();

        // 将CDC数据流添加到Flink环境中
        env.fromSource(mysqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL CDC Source")
                .print(); // 打印输出，可以替换为其他处理逻辑

        // 启动Flink作业
        env.execute("Flink MySQL CDC Example");
    }
}

解释说明：

1. 创建Flink执行环境：使用StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()来获取Flink的执行环境。
2. 配置MySQL CDC源：通过MysqlSource.builder()构建一个MySQL CDC数据源，指定MySQL的连接信息（主机名、端口、用户名、密码）以及要监听的数据库和表。
3. 将CDC数据流添加到Flink环境中：使用env.fromSource()方法将CDC数据源添加到Flink环境中，并指定水印策略。这里使用了WatermarkStrategy.noWatermarks()，表示不使用水印机制。
4. 启动Flink作业：调用env.execute()启动Flink作业，参数是作业名称。

这段代码展示了如何使用Flink的MySQL CDC连接器来实时捕获MySQL数据库中的变更事件，并将其处理或输出。