flink cdc多种数据源安装、配置与验证（超详细总结）

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本文目录结构：

1. 前言

关于如何使用和配置

flink cdc

功能，其实在官方文档（https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/master/）有相关的教程了，如下：
在这里插入图片描述

但是讲解的不是很详细，比如数据源怎么安装？怎么配置？都没有很详细的描述每一步骤，因此博主前面发布多篇文章以此来记录

flink cdc

相关数据源以及其配置相关的文章，有兴趣的同学可以参考下：

《docker下安装oracle11g（一次安装成功）》
《Docker下安装SqlServer2019》
《flink postgresql cdc实时同步（含pg安装配置等）》
《flink oracle cdc实时同步（超详细）》
《flink sqlserver cdc实时同步（含sqlserver安装配置等）》

本文主要就是记录在

docker

下安装和配置各种数据源，以实现

flink cdc

的功能，包含如下常见的数据源：
数据源版本MySQL8.0.25Postgresql10.6Oracle11gSqlServer2019

2. 数据源安装与配置

2.1 MySQL

版本：8.0.25

2.1.1 安装

Step1: 拉取mysql镜像：

docker pull mysql:8.0.25

Step2: 创建并运行 MySQL 容器

docker run -d-p30025:3306 --name mysql8.0.25 -eMYSQL_ROOT_PASSWORD=root mysql:8.0.25

2.1.2 CDC 配置

Step1：进入正在运行的mysql容器：

dockerexec-it mysql8.0.25 mysql -uroot-proot

Step2：配置 CDC

-- 启用二进制日志
mysql>SETGLOBAL log_bin =ON;-- 设置二进制日志格式为行级别
mysql>SETGLOBAL binlog_format ='ROW';

Step3（非必要）：如果配置没生效，重启容器

docker restart mysql8.0.25

2.2 Postgresql

版本：PostgreSQL 10.6 (Debian 10.6-1.pgdg90+1)

2.2.1 安装

Step1：拉取 PostgreSQL 10.6 版本的镜像：

docker pull postgres:10.6

Step2：创建并启动

PostgreSQL

容器，在这里，我们将把容器的端口 5432 映射到主机的端口 30028，账号密码设置为

postgres

，并将

pgoutput

插件加载到

PostgreSQL

实例中：

docker run -d-p30028:5432 --name postgres-10.6 -ePOSTGRES_PASSWORD=postgres postgres:10.6 -c'shared_preload_libraries=pgoutput'

Step3：查看容器是否创建成功：

dockerps|grep postgres-10.6

2.2.2 CDC 配置

Step1：docker进去Postgresql数据的容器：

dockerexec-it postgres-10.6  bash

Step2：编辑

postgresql.conf

配置文件：

vi /var/lib/postgresql/data/postgresql.conf

配置内容如下：

# 更改wal日志方式为logical（方式有：minimal、replica 、logical  ）
wal_level = logical  

# 更改solts最大数量（默认值为10），flink-cdc默认一张表占用一个slots
max_replication_slots =20# 更改wal发送最大进程数（默认值为10），这个值和上面的solts设置一样
max_wal_senders =20# 中断那些停止活动超过指定毫秒数的复制连接，可以适当设置大一点（默认60s，0表示禁用）
wal_sender_timeout = 180s

Step3：重启容器：

docker restart postgres-10.6

连接数据库，如果查询一下语句，返回

logical

表示修改成功：

SHOW wal_level;

Step4：新建用户并赋权。使用创建容器时的账号密码（

postgres/postgres

）登录Postgresql数据库。

-- 创建数据库 test_dbCREATEDATABASE test_db;-- 连接到新创建的数据库 test_db
\c test_db

-- 创建 t_user 表CREATETABLE"public"."t_user"("id" int8 NOTNULL,"name"varchar(255),"age" int2,PRIMARYKEY("id"));-- pg新建用户CREATEUSER test1 WITH PASSWORD 'test123';-- 给用户复制流权限ALTER ROLE test1 replication;-- 给用户登录数据库权限GRANTCONNECTONDATABASE test_db to test1;-- 把当前库public下所有表查询权限赋给用户GRANTALLPRIVILEGESONALLTABLESINSCHEMApublicTO test1;

Step4：发布表：

-- 设置发布为trueupdate pg_publication set puballtables=truewhere pubname isnotnull;-- 把所有表进行发布CREATE PUBLICATION dbz_publication FORALLTABLES;-- 查询哪些表已经发布select*from pg_publication_tables;-- 更改复制标识包含更新和删除之前值（目的是为了确保表 t_user 在实时同步过程中能够正确地捕获并同步更新和删除的数据变化。如果不执行这两条语句，那么 t_user 表的复制标识可能默认为 NOTHING，这可能导致实时同步时丢失更新和删除的数据行信息，从而影响同步的准确性）ALTERTABLE t_user REPLICA IDENTITYFULL;-- 查看复制标识（为f标识说明设置成功，f（表示 full），否则为 n（表示 nothing），即复制标识未设置）select relreplident from pg_class where relname='t_user';

2.3 Oracle

版本：Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.1.0 - 64bit Production

2.3.1 安装

Step1：拉取 oracle 11g 镜像（有6g，要等较长的时间）

docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/helowin/oracle_11g

Step2：执行以下命令以创建并运行 Oracle 11g 容器

docker run -d-p30026:1521 -p8081:8080 \--name oracle_11g \-eORACLE_HOME=/home/oracle/app/oracle/product/11.2.0/dbhome_2 \-eORACLE_SID=helowin \
registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/helowin/oracle_11g

Step3：查看容器是否启动

dockerps -a|grep oracle_11g

Step4：进入容器

dockerexec-it oracle_11g bash

Step5：设置账号密码

# 1. 切换至root用户(默认是oracle用户)，密码为helowinsu root

# 2. 创建软链接ln-s$ORACLE_HOME/bin/sqlplus /usr/bin

# 3.切换回oracle用户su oracle

# 4. 登录sql plus
sqlplus /nolog
conn /as sysdba
## 4.1 修改system用户密码为system
alter user system identified by system;## 4.2 修改sys用户密码为system
alter user sys identified by system;## 4.3 新增一个测试用户（用户名：test，密码：test123）;
create user test identified by test123;## 4.4 将dba权限给内部管理员账号和密码
grant connect,resource,dba to test;## 4.5 修改密码策略规则为：密码永不过期
ALTER PROFILE DEFAULT LIMIT PASSWORD_LIFE_TIME UNLIMITED;## 4.6 修改数据库最大连接数；
alter system setprocesses=1000scope=spfile;## 4.7 最后重启数据库；shutdown immediate;
startup;# 5.退出exit

2.3.2 CDC 配置

Step1：进入容器

dockerexec-it oracle_11g bash

Step2：以DBA的权限登录数据库

sqlplus /nolog
CONNECT sys/system AS SYSDBA

Step3：启用日志归档

-- 设置数据库恢复文件目标大小为10Galter system set db_recovery_file_dest_size =10G;-- 设置数据库恢复文件目标路径alter system set db_recovery_file_dest ='/home/oracle/app/oracle/product/11.2.0' scope=spfile;-- 立即关闭数据库shutdown immediate;-- 以mount模式启动数据库
startup mount;-- 启用数据库归档日志模式alterdatabase archivelog;-- 打开数据库，允许用户访问alterdatabaseopen;

Step4：查看日志归档是否启用（如果显示“Archive Mode”表示已经启用）

archive log list;

Step5：创建表空间

-- 以DBA的权限登录数据库
sqlplus /nolog
CONNECT sys/system AS SYSDBA
-- 创建一个名为"logminer_tbs"的表空间-- 指定表空间的数据文件路径为"/home/oracle/app/oracle/product/11.2.0/logminer_tbs.dbf"，其中"/home/oracle/app/oracle/product/11.2.0"是数据文件存储的目录，"logminer_tbs.dbf"是数据文件的文件名-- 设置表空间的初始大小为25MB-- 如果数据文件已经存在且可重用，将其重用，否则创建一个新的数据文件-- 启用表空间的自动扩展功能，即当表空间空间不足时，自动增加数据文件的大小-- 设置表空间的最大允许大小为无限，即表空间可以无限制地自动扩展CREATETABLESPACE logminer_tbs DATAFILE '/home/oracle/app/oracle/product/11.2.0/logminer_tbs.dbf' SIZE 25M REUSE AUTOEXTEND ON MAXSIZE UNLIMITED;

Step6：创建用户并赋权

-- 创建一个名为"flinkuser"的用户，密码为"flinkpw"，将其默认表空间设置为"LOGMINER_TBS"，并在该表空间上设置无限配额。CREATEUSER flinkuser IDENTIFIED BY flinkpw DEFAULTTABLESPACE LOGMINER_TBS QUOTA UNLIMITED ON LOGMINER_TBS;-- 允许"flinkuser"用户创建会话，即允许该用户连接到数据库。GRANTCREATESESSIONTO flinkuser;-- （不支持Oracle 11g）允许"flinkuser"用户在多租户数据库（CDB）中设置容器。-- GRANT SET CONTAINER TO flinkuser;-- 允许"flinkuser"用户查询V_$DATABASE视图，该视图包含有关数据库实例的信息。GRANTSELECTON V_$DATABASETO flinkuser;-- 允许"flinkuser"用户执行任何表的闪回操作。GRANT FLASHBACK ANYTABLETO flinkuser;-- 允许"flinkuser"用户查询任何表的数据。GRANTSELECTANYTABLETO flinkuser;-- 允许"flinkuser"用户拥有SELECT_CATALOG_ROLE角色，该角色允许查询数据字典和元数据。GRANT SELECT_CATALOG_ROLE TO flinkuser;-- 允许"flinkuser"用户拥有EXECUTE_CATALOG_ROLE角色，该角色允许执行一些数据字典中的过程和函数。GRANT EXECUTE_CATALOG_ROLE TO flinkuser;-- 允许"flinkuser"用户查询任何事务。GRANTSELECTANYTRANSACTIONTO flinkuser;-- （不支持Oracle 11g）允许"flinkuser"用户进行数据变更追踪（LogMiner）。-- GRANT LOGMINING TO flinkuser;-- 允许"flinkuser"用户创建表。GRANTCREATETABLETO flinkuser;-- 允许"flinkuser"用户锁定任何表。GRANTLOCKANYTABLETO flinkuser;-- 允许"flinkuser"用户修改任何表。GRANTALTERANYTABLETO flinkuser;-- 允许"flinkuser"用户创建序列。GRANTCREATE SEQUENCE TO flinkuser;-- 允许"flinkuser"用户执行DBMS_LOGMNR包中的过程。GRANTEXECUTEON DBMS_LOGMNR TO flinkuser;-- 允许"flinkuser"用户执行DBMS_LOGMNR_D包中的过程。GRANTEXECUTEON DBMS_LOGMNR_D TO flinkuser;-- 允许"flinkuser"用户查询V_$LOG视图，该视图包含有关数据库日志文件的信息。GRANTSELECTON V_$LOG TO flinkuser;-- 允许"flinkuser"用户查询V_$LOG_HISTORY视图，该视图包含有关数据库历史日志文件的信息。GRANTSELECTON V_$LOG_HISTORY TO flinkuser;-- 允许"flinkuser"用户查询V_$LOGMNR_LOGS视图，该视图包含有关LogMiner日志文件的信息。GRANTSELECTON V_$LOGMNR_LOGS TO flinkuser;-- 允许"flinkuser"用户查询V_$LOGMNR_CONTENTS视图，该视图包含LogMiner日志文件的内容。GRANTSELECTON V_$LOGMNR_CONTENTS TO flinkuser;-- 允许"flinkuser"用户查询V_$LOGMNR_PARAMETERS视图，该视图包含有关LogMiner的参数信息。GRANTSELECTON V_$LOGMNR_PARAMETERS TO flinkuser;-- 允许"flinkuser"用户查询V_$LOGFILE视图，该视图包含有关数据库日志文件的信息。GRANTSELECTON V_$LOGFILE TO flinkuser;-- 允许"flinkuser"用户查询V_$ARCHIVED_LOG视图，该视图包含已归档的数据库日志文件的信息。GRANTSELECTON V_$ARCHIVED_LOG TO flinkuser;-- 允许"flinkuser"用户查询V_$ARCHIVE_DEST_STATUS视图，该视图包含有关归档目标状态的信息。GRANTSELECTON V_$ARCHIVE_DEST_STATUS TO flinkuser;

Step7：数据库和表启用增量日志

-- 切换至flinkuser用户
sqlplus /nolog
CONNECT flinkuser/flinkpw

-- 创建customers表CREATETABLE customers (
    customer_id NUMBER PRIMARYKEY,
    customer_name VARCHAR2(50),
    email VARCHAR2(100),
    phone VARCHAR2(20))TABLESPACE LOGMINER_TBS;-- 查看LOGMINER_TBS表空间下的所有表select tablespace_name, table_name from user_tables
where tablespace_name ='LOGMINER_TBS';-- 以DBA的权限登录数据库
sqlplus /nolog
CONNECT sys/system AS SYSDBA

-- 为LOGMINER_TBS表空间下的customers表启用增强日志记录ALTERTABLE FLINKUSER.CUSTOMERS ADD SUPPLEMENTAL LOG DATA(ALL)COLUMNS-- 为数据库启用增强日志记录：ALTERDATABASEADD SUPPLEMENTAL LOG DATA;

2.4 SQLServer

版本：Microsoft SQL Server 2019 (RTM-CU21) (KB5025808) - 15.0.4316.3 (X64)

2.4.1 安装

Step1：拉取SQL Server 2019 镜像

docker pull mcr.microsoft.com/mssql/server:2019-latest

Step2：运行 SQL Server 容器（密码必须是8个字符，并包含字母、数字和特殊字符，如：abc@123456 ，下面映射主机端口为30027）

docker run -e'ACCEPT_EULA=Y'-e'SA_PASSWORD=abc@123456'-p30027:1433 --name sql_server_2019 -d mcr.microsoft.com/mssql/server:2019-latest

Step3：验证 SQL Server 容器是否正在运行

docker ps -a|grep sql_server_2019

2.4.2 CDC 配置

Step1：开启SQLServer代理

## 使用root用户登录容器dockerexec-it--user root sql_server_2019 bash## 进入容器后，执行命令启用Agent
/opt/mssql/bin/mssql-conf set sqlagent.enabled true## 退出，重启容器exitdocker restart sql_server_2019

Step2：创建’cdc_test’测试数据库，并使用连接工具登录该数据库，使用以下 SQL 命令启用 CDC 功能

-- 创建数据库CREATEDATABASE cdc_test;-- 启用CDC功能EXEC sys.sp_cdc_enable_db;-- 判断当前数据库是否启用了CDC（如果返回1，表示已启用）SELECT is_cdc_enabled FROM sys.databasesWHERE name ='cdc_test';

Step3：选择要进行 CDC 跟踪的表（这里使用

orders表作为演示

）

-- 创建示例表（orders）CREATETABLE orders (
     id int,
     order_date date,
     purchaser int,
     quantity int,
     product_id int,PRIMARYKEY([id]));-- schema_name 是表所属的架构（schema）的名称。-- table_name 是要启用 CDC 跟踪的表的名称。-- cdc_role 是 CDC 使用的角色的名称。如果没有指定角色名称，系统将创建一个默认角色。EXEC sys.sp_cdc_enable_table
  @source_schema='dbo',@source_name='orders',@role_name='cdc_role';

3. 验证

如果要验证

flink cdc

的功能，需要先下载

flink

的安装包，然后下载相应的

cdc jar

包并依赖，最后使用安装包里面的

sql-client

写相关的

flink sql

即可验证。

3.1 Flink版本与CDC版本的对应关系

下载Flink安装包以及jar包前，必须确定Flink CDC与Flink版本关系：
Flink CDC 版本Flink 版本1.0.0

1.11.*

1.1.0

1.11.*

1.2.0

1.12.*

1.3.0

1.12.*

1.4.0

1.13.*

2.0.*

1.13.*

2.1.*

1.13.*

2.2.*

1.13.*

1.14.*

2.3.*

1.13.*

1.14.*

1.15.*

1.16.0

2.4.*

1.13.*

1.14.*

1.15.*

1.16.*

1.17.0

本文以 Flink1.13.6 + Flink CDC 2.2.0 版本为例子演示。

3.2 下载相关包

flink 安装包下载，下载地址：https://flink.apache.org/downloads/
在这里插入图片描述

下载cdc相关的jar，根据自己的需求，下载相关的cdc jar：https://repo1.maven.org/maven2/com/ververica/
在这里插入图片描述

3.3 添加cdc jar 至lib目录

把需要验证的cdc jar放到flink安装包解压之后的lib目录（

<FLINK_HOME>/lib/

）:
在这里插入图片描述

3.4 验证

使用下面的命令启动 Flink 集群：

./bin/start-cluster.sh

启动成功，可以访问 http://localhost:8081 访问到 Flink Web UI：
在这里插入图片描述
使用下面的命令启动 Flink SQL CLI ：

./bin/sql-client.sh

展示如下页面，表示启动flink客户端成功：
在这里插入图片描述
执行如下FlinkSQL：

CREATETABLE t_source_sqlserver (
   id INT,
    order_date DATE,
    purchaser INT,
    quantity INT,
    product_id INT,PRIMARYKEY(id)NOT ENFORCED
)WITH('connector'='sqlserver-cdc','hostname'='10.194.183.120','port'='30027','username'='sa','password'='abc@123456','database-name'='cdc_test','schema-name'='dbo','table-name'='orders');

可以看到执行成功了：
在这里插入图片描述
执行select 语句，以便实时查看该表的数据变动：

select*from t_source_sqlserver;

从下图，可以看出，只要修改左边的数据，会在控制台实时显示新增删除的数据。
在这里插入图片描述
同时，也能在Flink web页面看到任务正在运行：

最后，可以通过如下命令关闭掉Flink启动的集群：

./stop-cluster.sh

标签： flink 大数据实时计算

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