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Flink CDC SQL Server XML 数据集成
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开启SQL Server的
CDC功能
为了使
Flink能够通过
CDC机制读取来自SQL Server的数据变更，首先需要确保SQL Server实例已经
开启了
CDC功能。这一步骤对于捕捉表级别的变化至关重要[^2]。
```sql
USE YourDatabase;
GO
ALTER DATABASE YourDatabase SET CHANGE_TRACKING = ON (CHANGE_RETENTION = 2 DAYS, AUTO_CLEANUP = ON);
GO
EXEC sys.sp_
cdc_enable_db;
GO
```
上述脚本不仅启动了
数据库层面的变化跟踪选项，还设定了保留期以及自动清理策略来管理历史记录的空间占用情况。
#### 配置
Flink环境以支持SQL Server
CDC
安装并配置好必要的依赖项之后，在`pom.xml`文件中加入如下依赖：
```xml
<dependency>
<groupId>com.ververica</groupId>
<artifactId>
flink-sql-connector-mssql-
cdc</artifactId>
<version>${mssql.
cdc.version}</version>
</dependency>
```
此操作使得项目具备处理来自于Microsoft SQL Server源端数据流的能力[^4]。
#### 创建XML解析逻辑
考虑到目标是从SQL Server获取到的是结构化关系型数据而非直接存储为XML格式的信息，因此需额外构建一层转换层负责将这些字段映射成对应的XML文档形式。可以利用Java内置API或者第三方库如JAXB来进行序列化工作。
```java
import javax.xml.bind.JAXBContext;
import javax.xml.bind.Marshaller;
public class Order {
private String id;
private String customerName;
public void toXml(StringBuilder sb) throws Exception{
JAXBContext contextObj = JAXBContext.newInstance(Order.class);
Marshaller marshallerObj = contextObj.createMarshaller();
marshallerObj.setProperty(Marshaller.JAXB_FORMATTED_OUTPUT, true);
StringWriter stringWriter = new StringWriter();
marshallerObj.marshal(this, stringWriter);
sb.append(stringWriter.getBuffer().toString());
}
}
```
这段代码展示了如何定义一个简单的订单类，并提供方法将其对象状态导出至字符串表示的XML片段内。
#### 构建完整的
Flink作业流程
最后一步则是编写实际运行的任务程序，这里采用DataStream API作为示范说明:
```scala
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()
env.setParallelism(1)
// 定义输入源
val orderSourceTableDDL =
"""
|CREATE TABLE Orders (
| `id` STRING,
| `customer_name` STRING,
| WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '5' SECOND
| ) WITH (
| 'connector' = 'mysql-
cdc',
| 'hostname' = 'localhost',
| 'port' = '3306',
| 'username' = 'root',
| 'password' = '',
| 'database-name' = 'testdb',
| 'table-name' = 'orders'
| )
""".stripMargin
tEnv.executeSql(orderSourceTableDDL)
// 将接收到的消息转化为自定义实体并调用toXml()函数完成最终输出
val ordersDS: DataStream[String] = tEnv.toAppendStream(tEnv.fromPath("Orders"), classOf[(String, String)])
.map{case(id,customerName)=>
val order=new Order()
order.id=id
order.customerName=customerName
var xmlContent=new StringBuilder("<Order>")
try {order.toXml(xmlContent)} catch { case e:Exception => println(e)}
xmlContent.append("</Order>").toString()
}
ordersDS.print()
env.execute("
Flink Job for reading and converting MSSQL data into XML format")
```
以上Scala代码段实现了从指定SQL Server中的特定表格抽取最新更新后的记录条目，并经过一系列加工步骤后形成符合预期标准的XML文本串供后续环节消费使用[^1]。
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