FlinkCDC里有大哥有同步sqlserver的实践吗？

是的，Flink CDC可以同步SQL Server数据库。您可以使用Debezium作为源连接器来实现这一点。

Flink CDC（Change Data Capture）是 Apache Flink 提供的一种用于捕获数据库表变更的数据流，它可以实时地捕获源数据库的增量数据，并将其转换为流式数据，以便进行实时分析和处理，在 Flink CDC 中，同步 SQL Server 的实践可以通过以下步骤实现：

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1、添加依赖

在项目的 pom.xml 文件中添加 Flink CDC 和 SQL Server JDBC 驱动的依赖：


    
        org.apache.flink
        flinkconnectordebezium
        ${flink.version}
    
    
        com.microsoft.sqlserver
        mssqljdbc
        9.4.0.jre8

2、创建 Flink 流执行环境

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.SinkFunction;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSerializationSchema;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaTableSink;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.catalog.debezium.DebeziumOptions;
import org.apache.flink.table.catalog.debezium.DebeziumTableFactory;
import org.apache.flink.table.catalog.debezium.DebeziumTableFactoryOptions;
import org.apache.flink.table.descriptors.*;
import org.apache.flink.types.Row;
public class FlinkCDCSqlServer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建流执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);
        // 注册 SQL Server 表信息
        DebeziumOptions options = new DebeziumOptions("username", "password", "database", "server");
        DebeziumTableFactory tableFactory = new DebeziumTableFactory(options, new DebeziumTableFactoryOptions());
        tableEnv.registerTableSource("source_table", tableFactory);
    }
}

3、定义 Kafka 生产者和序列化 schema

import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducerBase;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSerializationSchema;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import javafx.util.Pair;
import javafx.util.StringConverter;
import javafx.util.converter.*;
import javafx.*; // for JavaFX classes and methods (if needed)

4、将 Flink CDC 数据流写入 Kafka 主题

FlinkKafkaProducer kafkaProducer = new FlinkKafkaProducerBase<>(...); // 初始化 Kafka 生产者配置，如 brokerList、topic、keySerializer、valueSerializer 等
KafkaSerializationSchema serializationSchema = new KafkaSerializationSchema() { ... } // 自定义序列化 schema，将数据流转换为字符串形式发送到 Kafka 主题

5、启动 Flink 作业并等待执行完成

env.execute("Flink CDC SQL Server");

通过以上步骤，可以实现使用 Flink CDC 同步 SQL Server 数据库的增量数据，并将数据流写入 Kafka 主题。

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新闻来源：http://www.csdahua.cn/qtweb/news33/245833.html

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