Flinkcdc监测mysql数据库，自定义反序列化，利用flinkApi和flinkSql两种方式_mysql反序列化

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年最新大数据全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你需要这些资料，可以添加V获取：vip204888 （备注大数据）

正文

            "  'topic' = 'mysql_cdc',\n" +  --写到kafka的主题，必填
            "  'properties.bootstrap.servers' = 'hadoop102:9092',\n" + --kafka服务器名
            "  'properties.group.id' = 'testGroup',\n" +
            "  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',\n" +
            "  'format' = 'debezium-json'\n" +  --日志json格式，必填
            ")");
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tEnv.executeSql(“insert into kfk_cdc select * from Person”);

 最后将目标表中的数据写到kafka的表中，因为flinksql连接kafka底层会将kafka表中数据自动写到kafka中


 ![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/a13d8a7fce3845ccb441c58c7fd6b1b2.png)


可能这样你们看不清，我把json数据美化一下 


![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/27d5f431d7ad4511b9e15e729c8a9b32.png)



### 第二种用FlinkApi实现


第二步，第三步和FlinkSql一样


第四步从官网上复制: [Overview | Apache Flink CDC]( )


![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/7f76624ab1744a9e90e3ca77dc03358b.png)



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//免密配置
Properties properties = new Properties();
properties.put(“useSSL”,“false”);
MySqlSource mySqlSource = MySqlSource.builder()
.hostname(“hadoop102”) --必填 主机名
.port(3306) --必填 端口号
.databaseList(“zg3”) // set captured database --必填 数据库
.tableList(“zg3.Person”)// set captured table --必填 数据表
.username(“root”) --必填 用户名
.password(“123456”) --必填 密码
.deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) --反序列化器
.jdbcProperties(properties) --jdbc配置，用来写免密配置
.build();

####  第五步：获取上一步源数据



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StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

    // enable checkpoint
    env.enableCheckpointing(3000);

    env
            .fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL Source")
            // set 4 parallel source tasks
            .setParallelism(1)
            .print(); // use parallelism 1 for sink to keep message ordering

    env.execute("Print MySQL Snapshot + Binlog");
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 ![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c67d88aa2f46461790b39bf839b28e9c.png)


####  第六步：将数据转化为json格式


第一种：StringDebeziumDeserializationSchema()



> 
> SourceRecord{sourcePartition={server=mysql\_binlog\_source}, sourceOffset={transaction\_id=null, ts\_sec=1712331615, file=, pos=0}} ConnectRecord{topic='mysql\_binlog\_source.zg3.Person', kafkaPartition=null, key=Struct{id=2}, keySchema=Schema{mysql\_binlog\_source.zg3.Person.Key:STRUCT}, value=Struct{after=Struct{id=2,name=中国,age=22,sex=男},source=Struct{version=1.9.7.Final,connector=mysql,name=mysql\_binlog\_source,ts\_ms=0,db=zg3,table=Person,server\_id=0,file=,pos=0,row=0},op=r,ts\_ms=1712331615095}, valueSchema=Schema{mysql\_binlog\_source.zg3.Person.Envelope:STRUCT}, timestamp=null, headers=ConnectHeaders(headers=)}  
>   
> 
> 
> 



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MySqlSource mySqlSource = MySqlSource.builder()
.hostname(“hadoop102”)
.port(3306)
.databaseList(“zg3”) // set captured database
.tableList(“zg3.Person”)// set captured table
.username(“root”)
.password(“123456”)
.deserializer(new StringDebeziumDeserializationSchema()) // converts SourceRecord to JSON String
.jdbcProperties(properties)
.build();

第二种： JsonDebeziumDeserializationSchema()



> 
>  {"before":null,"after":{"id":2,"name":"中国","age":22,"sex":"男"},"source":{"version":"1.9.7.Final","connector":"mysql","name":"mysql\_binlog\_source",
> 
> 
> "ts\_ms":0,"snapshot":"false","db":"zg3","sequence":null,"table":"Person",
> 
> 
> "server\_id":0,"gtid":null,"file":"","pos":0,"row":0,"thread":null,"query":null},
> 
> 
> "op":"r","ts\_ms":1712331713335,"transaction":null}
> 
> 
> 




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 MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
            .hostname("hadoop102")
            .port(3306)
            .databaseList("zg3") // set captured database
            .tableList("zg3.Person")// set captured table
            .username("root")
            .password("123456")
            .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // converts SourceRecord to JSON String
            .jdbcProperties(properties)
            .build();
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第二种更加的符合我们日常的json格式 


但我们不想其余东西，只想要after、before、database、table 、operation


这时候我们就需要自定义了



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public static class PersonDeserialization implements DebeziumDeserializationSchema <String>{

    @Override
    public void deserialize(SourceRecord sourceRecord, Collector collector) throws Exception {

        //获取database和table
        String topic = sourceRecord.topic();
        String[] split = topic.split("\\.");
        String database = split[1];
        String table = split[2];

        JSONObject data = new JSONObject();

        //获取value值
        //获取before值
        Struct value = (Struct) sourceRecord.value();
        Struct before = value.getStruct("before");
        JSONObject beforeData = new JSONObject();
        if(before!=null){
            for (Field field : before.schema().fields()) {
                Object o = before.get(field);
                beforeData.put(field.name(),o);
            }
        }else{
            before=null;
        }

        //获取after值
        Struct after = value.getStruct("after");
        JSONObject afterData = new JSONObject();
        for (Field field : after.schema().fields()) {
            Object o = after.get(field);
            afterData.put(field.name(),o);
        }

        data.put("before",beforeData);
        data.put("after",afterData);

        //获取操作类型
        Envelope.Operation operation = Envelope.operationFor(sourceRecord);

        //装配数据
        JSONObject object = new JSONObject();
        object.put("database",database);
        object.put("table",table);
        object.put("before",beforeData);
        object.put("after",afterData);


        collector.collect(object.toString());
    }

    @Override
    public TypeInformation getProducedType() {
        return BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO;//这里一般就是写String类型了
    }
}
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> 
> 
> 
> ```
> public static class PersonDeserialization implements DebeziumDeserializationSchema <String>{
> 
>     @Override
>     public void deserialize(SourceRecord sourceRecord, Collector collector) throws Exception {
> 
>         //获取database和table
>         String topic = sourceRecord.topic();
>         String[] split = topic.split("\\.");
>         String database = split[1];
>         String table = split[2];
> 
>         JSONObject data = new JSONObject();
> 
>         //获取value值
>         Struct value = (Struct) sourceRecord.value();
>         Struct before = value.getStruct("before");
>         JSONObject beforeData = new JSONObject();
>         if(before!=null){
>             for (Field field : before.schema().fields()) {
>                 Object o = before.get(field);
>                 beforeData.put(field.name(),o);
>             }
>         }else{
>             before=null;
>         }
> 
> 
>         Struct after = value.getStruct("after");
>         JSONObject afterData = new JSONObject();
>         for (Field field : after.schema().fields()) {
>             Object o = after.get(field);
>             afterData.put(field.name(),o);
>         }
> 
>         data.put("before",beforeData);
>         data.put("after",afterData);
> 
>         //获取操作类型
>         Envelope.Operation operation = Envelope.operationFor(sourceRecord);
> 
>         //装配数据
>         JSONObject object = new JSONObject();
>         object.put("database",database);
>         object.put("table",table);
>         object.put("before",beforeData);
>         object.put("after",afterData);
> 
> 
>         collector.collect(object.toString());
>     }
> 
>     @Override
>     public TypeInformation getProducedType() {
>         return BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO;
>     }
> }
> ```
> 
> 


 上面可以写成工具类，直接使用


 ![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/a7bc6b4553024bd38a98a331e5f313f3.png)



**网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。**

**需要这份系统化的资料的朋友，可以添加V获取：vip204888 （备注大数据）**
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**一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！**

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[外链图片转存中...(img-0ENWVstv-1713284192511)]

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