Flink CDC 1.18.1 Oracle 数据同步到postgresql

本文详细描述了如何在Linux上下载和配置ApacheFlink1.18.1与Oracle数据库的连接,包括安装Oracle客户端、设置环境变量、启用归档日志,以及使用FlinkCDCOracleconnector实现数据同步和流处理的过程。

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1、下载flink-1.18.1-bin-scala_2.12.tgz,linux通过:

  wget https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.18.1/flink-1.18.1-bin-scala_2.12.tgz

2、oracle11g客户端安装,下载:

instantclient-basic-linux.x64-11.2.0.4.0.zip
instantclient-sdk-linux.x64-11.2.0.4.0.zip
instantclient-sqlplus-linux.x64-11.2.0.4.0.zip

以上文件,在ORACLE网站下载。

3、配置oracle客户端:

[root@wn1 ~]# ls /usr/local/
[root@wn1 ~]# cp instantclient-* /usr/local
[root@wn1 ~]# cd /usr/local
[root@wn1 ~]# unzip instantclient-basic-linux.x64-11.2.0.4.0.zip
[root@wn1 ~]# unzip instantclient-sdk-linux.x64-11.2.0.4.0.zip
[root@wn1 ~]# unzip instantclient-sqlplus-linux.x64-11.2.0.4.0.zip
[root@wn1 ~]# mv instantclient_11_2 oracle_11
[root@wn1 ~]# rm instantclient-*
[root@wn1 ~]# vi /etc/profile
#增加以下内容
export ORACLE_HOME=/usr/local/oracle_11
export PATH=.:${PATH}:$ORACLE_HOME
export LD
Apache Flink CDC(Change Data Capture)是一种用于实时流式处理数据库变更的技术,可以实现实时地从PostgreSQLPG)这样的源系统捕获更改并将其传输到目标系统,如ClickHouse。以下是使用Flink CDCPG数据同步到ClickHouse的基本步骤: 1. **安装必要的库**: - 安装Flink CDC插件,如`flink-cdc-sink`,它提供了对PostgreSQLCDC支持。 - 安装ClickHouse客户端和驱动。 2. **配置Flink作业**: - 创建一个Flink JobManager,并配置环境变量,包括JDBC连接信息(源PG和目标ClickHouse)。 - 在Flink项目中创建一个`DataStream`,使用`FlinkCDCSource`从PostgreSQL读取变更事件。 ```java StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); FlinkCDCSource postgresSource = new FlinkCDCSource( "postgresql://<username>:<password>@<host>:<port>/<database>", // PG连接字符串 "<table_name>" // 需要同步的表名 ); DataStream<String> postgresChanges = env.addSource(postgresSource); ``` 3. **转换和解析事件**: - 可能需要对事件进行解析,例如使用`RowDataToJsonConverter`将Flink CDC生成的原始事件转换为JSON格式,以便于ClickHouse的消费。 4. **写入ClickHouse**: - 将解析后的数据发送到ClickHouse。这通常通过`TableSink`实现,你可以使用`ClickHouseSink`将数据插入特定的表。 ```java TableConfig tableConfig = TableConfig.getDefault().with("connector", "jdbc"); TableSchema schema = ...; // ClickHouse表的定义 String clickHouseUrl = "jdbc:clickhouse://<clickhouse_host>:<clickhouse_port>/<database>"; postgresChanges .map(new JsonToRowMapper(schema)) // 转换为ClickHouse所需的结构 .addSink(new ClickHouseSink<>(tableConfig, clickHouseUrl, schema)); ``` 5. **提交和运行作业**: - 配置好作业的执行参数,如并行度、时间点追加等选项。 - 使用`env.execute("Flink CDC to ClickHouse")`启动作业。
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