FLINK 流批一体ETL之flink-cdc-connectors组件

FLINK流批一体：使用flink-cdc-connectors简化ETL流程
最新推荐文章于 2025-11-02 18:52:29 发布
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分类专栏： 数据仓库技术体系
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chenshijie2011/article/details/116662838
本文探讨了如何使用flink-cdc-connectors组件来实现MySQL binlog的实时同步，从而简化原本由Debezium/Canal + Kafka组成的复杂架构。flink-cdc-connectors允许整个ETL流程都在FLINK中完成，减少了维护成本和故障排查难度。详细介绍了设置Flink集群和使用Flink SQL API或DataStream API连接MySQL CDC源的方法，并给出了示例。

在flink-cdc-connectors出来之前，实时同步mysql binlog的架构基本是Debezium/Canal + Kafka 做采集层 ，用flink做数据加工计算，实现流批一体，架构图：

在这里插入图片描述
这个架构采集端组件过多导致维护繁杂，Debezium/Canal 和 flink 都需要维护，出现问题的概率大，查找原因繁琐。
flink-cdc-connectors组件的出现使流批一体数据仓库，通过FLINK从采集层到计算层整个ETL流程都可以由FLINK来完成。架构图：
在这里插入图片描述

flink-cdc-connectors源代码：https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors

Usage for Table/SQL API
We need several steps to setup a Flink cluster with the provided connector.

Setup a Flink cluster with version 1.12+ and Java 8+ installed.
Download the connector SQL jars fro

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