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是的，F(xiàn)link CDC可以同步SQL Server數(shù)據(jù)庫。您可以使用Debezium作為源連接器來實現(xiàn)這一點。

Flink CDC（Change Data Capture）是 Apache Flink 提供的一種用于捕獲數(shù)據(jù)庫表變更的數(shù)據(jù)流，它可以實時地捕獲源數(shù)據(jù)庫的增量數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為流式數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行實時分析和處理，在 Flink CDC 中，同步 SQL Server 的實踐可以通過以下步驟實現(xiàn)：

為懷安等地區(qū)用戶提供了全套網(wǎng)頁設(shè)計制作服務(wù)，及懷安網(wǎng)站建設(shè)行業(yè)解決方案。主營業(yè)務(wù)為成都網(wǎng)站制作、做網(wǎng)站、懷安網(wǎng)站設(shè)計，以傳統(tǒng)方式定制建設(shè)網(wǎng)站，并提供域名空間備案等一條龍服務(wù)，秉承以專業(yè)、用心的態(tài)度為用戶提供真誠的服務(wù)。我們深信只要達(dá)到每一位用戶的要求，就會得到認(rèn)可，從而選擇與我們長期合作。這樣，我們也可以走得更遠(yuǎn)！

1、添加依賴

在項目的 pom.xml 文件中添加 Flink CDC 和 SQL Server JDBC 驅(qū)動的依賴：

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

2、創(chuàng)建 Flink 流執(zhí)行環(huán)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 {
        // 創(chuàng)建流執(zhí)行環(huán)境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);
        // 注冊 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、定義 Kafka 生產(chǎn)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、將 Flink CDC 數(shù)據(jù)流寫入 Kafka 主題

FlinkKafkaProducer kafkaProducer = new FlinkKafkaProducerBase<>(...); // 初始化 Kafka 生產(chǎn)者配置，如 brokerList、topic、keySerializer、valueSerializer 等
KafkaSerializationSchema serializationSchema = new KafkaSerializationSchema() { ... } // 自定義序列化 schema，將數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)換為字符串形式發(fā)送到 Kafka 主題

5、啟動 Flink 作業(yè)并等待執(zhí)行完成

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

通過以上步驟，可以實現(xiàn)使用 Flink CDC 同步 SQL Server 數(shù)據(jù)庫的增量數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)流寫入 Kafka 主題。

文章標(biāo)題：FlinkCDC里有大哥有同步sqlserver的實踐嗎？
文章URL：http://www.dlmjj.cn/article/djepeis.html