38、Flink 的CDC 格式：canal部署以及示例

Flink 系列文章

一、Flink 专栏

Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。

• 1、Flink 部署系列
  本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。

• 2、Flink基础系列
  本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。

• 3、Flik Table API和SQL基础系列
  本部分介绍Flink Table Api和SQL的基本用法，比如Table API和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。

• 4、Flik Table API和SQL提高与应用系列
  本部分是table api 和sql的应用部分，和实际的生产应用联系更为密切，以及有一定开发难度的内容。

• 5、Flink 监控系列
  本部分和实际的运维、监控工作相关。

二、Flink 示例专栏

Flink 示例专栏是 Flink 专栏的辅助说明，一般不会介绍知识点的信息，更多的是提供一个一个可以具体使用的示例。本专栏不再分目录，通过链接即可看出介绍的内容。

两专栏的所有文章入口点击：Flink 系列文章汇总索引

本文详细的介绍了canal的部署、2个示例以及在Flink 中通过canal将数据变化信息同步到Kafka中，然后通过Flink SQL client进行读取。

如果需要了解更多内容，可以在本人Flink 专栏中了解更新系统的内容。

本文除了maven依赖外，还依赖Flink 、kafka和canal环境好用。

一、Canal Format

1、canal 介绍

Canal 是一个 CDC（ChangeLog Data Capture，变更日志数据捕获）工具，可以实时地将 MySQL 变更传输到其他系统。Canal 为变更日志提供了统一的数据格式，并支持使用 JSON 或 protobuf 序列化消息（Canal 默认使用 protobuf）。

Flink 支持将 Canal 的 JSON 消息解析为 INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下，利用这个特性非常的有用。

例如

• 将增量数据从数据库同步到其他系统
• 日志审计
• 数据库的实时物化视图
• 关联维度数据库的变更历史，等等。

Flink 还支持将 Flink SQL 中的 INSERT / UPDATE / DELETE 消息编码为 Canal 格式的 JSON 消息，输出到 Kafka 等存储中。 但需要注意的是，截至 Flink 1.17版本 还不支持将 UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER 合并为一条 UPDATE 消息。因此，Flink 将 UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER 分别编码为 DELETE 和 INSERT 类型的 Canal 消息。

未来会支持 Canal protobuf 类型消息的解析以及输出 Canal 格式的消息。

2、binlog设置及验证

设置binlog需要监控的数据库，本示例使用的数据库是mysql5.7

1）、配置

本示例设置的参数参考下面的配置

[root@server4 ~]# cat /etc/my.cnf
# For advice on how to change settings please see
# http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/server-configuration-defaults.html

[mysqld]
......

log-bin=mysql-bin  # log-bin的名称，可以是任意名称
binlog-format=row  # 推荐该参数，其他的参数视情况而定，比如mixed、statement
server_id=1 # mysql集群环境中不要重复
binlog_do_db=test # test是mysql的数据库名称，如果监控多个数据库，可以添加多个binlog_do_db即可，例如下面示例
# binlog_do_db=test2
# binlog_do_db=test3
.....

• STATEMENT模式（SBR）
  每一条会修改数据的sql语句会记录到binlog中。优点是并不需要记录每一条sql语句和每一行的数据变化，减少了binlog日志量，节约IO，提高性能。缺点是在某些情况下会导致master-slave中的数据不一致(如sleep()函数， last_insert_id()，以及user-defined functions(udf)等会出现问题)

• ROW模式（RBR）
  不记录每条sql语句的上下文信息，仅需记录哪条数据被修改了，修改成什么样了。而且不会出现某些特定情况下的存储过程、或function、或trigger的调用和触发无法被正确复制的问题。缺点是会产生大量的日志，尤其是alter table的时候会让日志暴涨。

• MIXED模式（MBR）
  以上两种模式的混合使用，一般的复制使用STATEMENT模式保存binlog，对于STATEMENT模式无法复制的操作使用ROW模式保存binlog，MySQL会根据执行的SQL语句选择日志保存方式。

2）、重启mysql

保存配置后重启mysql

service mysqld restart

3）、验证

重启后，可以通过2个简单的方法验证是否设置成功。

mysql默认的安装目录：cd /var/lib/mysql

[root@server4 ~]# cd /var/lib/mysql
[root@server4 mysql]# ll
......
-rw-r----- 1 mysql mysql    154 1月  10 2022 mysql-bin.000001
-rw-r----- 1 mysql mysql       1197 1月  16 12:21 mysql-bin.index
.....

• 查看mysql-bin.000001文件是否生成，且其大小为154字节。mysql-bin.000001是mysql重启的次数，重启2次则为mysql-bin.000002
• 在test数据库中创建或添加数据，mysql-bin.000001的大小是否增加

以上情况满足，则说明binlog配置正常

3、canal部署

1）、下载

去其官网：https://github.com/alibaba/canal/wiki下载需要的版本。
本示例使用的是：canal.deployer-1.1.7.tar.gz

2）、解压

先创建需要解压的目录/usr/local/bigdata/canal/

tar -zvxf canal.deployer-1.1.7.tar.gz -C /usr/local/bigdata/canal/
[alanchan@server3 canal]$ ll
总用量 20
drwxr-xr-x 2 root root 4096 1月  16 05:30 bin
drwxr-xr-x 5 root root 4096 1月  17 00:45 conf
drwxr-xr-x 2 root root 4096 11月 28 08:56 lib
drwxrwxrwx 4 root root 4096 11月 28 09:23 logs
drwxrwxrwx 2 root root 4096 10月 13 06:09 plugin

4、示例1：canal CDC 输出至控制台

本示例是将mysql变化的数据在控制台中显示，做该步操作需要自行编写代码，也就是做canal的client。

1）、修改canal的配置

需要修改2个配置文件，即
/usr/local/bigdata/canal/conf/canal.properties
和
/usr/local/bigdata/canal/conf/example/instance.properties。

• canal.properties修改
  由于本处是通过client的控制台展示，所以需要将该配置文件中的canal.serverMode = tcp
• instance.properties
  修改配置文件的
  canal.instance.master.address=192.168.10.44:3306 # 监控的数据库
  canal.instance.dbUsername=root # 访问该数据库的用户名
  canal.instance.dbPassword=123456 # 访问该数据库的用户名对应的密码
  canal.instance.filter.regex=.\… #该参数是监控数据库对应的表的监控配置，默认是全表

2）、启动canal

[root@server3 bin]$ pwd
/usr/local/bigdata/canal/bin
[root@server3 bin]$ startup.sh
......
[root@server3 ~]# jps
20330 CanalLauncher

出现上面的进程名称，说明启动成功。

3）、maven依赖

<dependencies>
	<dependency>
		<groupId>com.alibaba.otter</groupId>
		<artifactId>canal.client</artifactId>
		<version>1.1.4</version>
	</dependency>
</dependencies>

4）、代码实现

本处仅仅是解析binlog文件内容，以及将解析的内容输出。

import java.net.InetSocketAddress;
import java.util.List;

import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
import com.alibaba.otter.canal.common.utils.AddressUtils;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Column;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Entry;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EntryType;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EventType;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.RowChange;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.RowData;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;

/*
 * @Author: alanchan
 * @LastEditors: alanchan
 * @Description: 
 */
public class TestCanalDemo {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建链接
        // 这里填写canal所配置的服务器ip,端口号,destination(在canal.properties文件里)以及服务器账号密码
        // ip 是 canal的服务端地址
        CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress("192.168.10.43", 11111),
                "example", "", "");
        int batchSize = 1000;
        int emptyCount = 0;
        try {
            connector.connect();
            // connector.subscribe(".*\\..*");
            connector.subscribe("test.*"); // test 数据库
            connector.rollback();
            int totalEmptyCount = 120;
            while (emptyCount < totalEmptyCount) {
                Message message = connector.getWithoutAck(batchSize); // 获取指定数量的数据
                long batchId = message.getId();
                int size = message.getEntries().size();
                if (batchId == -1 || size == 0) {
                    emptyCount++;
                    System.out.println("empty count : " + emptyCount);
                    try {
                        Thread.sleep(5000);
                    } catch (InterruptedException e) {
                    }
                } else {
                    emptyCount = 0;
                    // System.out.printf("message[batchId=%s,size=%s] \n", batchId, size);
                    printEntry(message.getEntries());
                }

                connector.ack(batchId); // 提交确认
                // connector.rollback(batchId); // 处理失败, 回滚数据
            }

            System.out.println("empty too many times, exit");
        } finally {
            connector.disconnect();
        }
    }

    private static void printEntry(List<Entry> entrys) {
        for (Entry entry : entrys) {
            if (entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONBEGIN
                    || entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONEND) {
                continue;
            }

            RowChange rowChage = null;
            try {
                rowChage = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
            } catch (Exception e) {
                throw new RuntimeException("ERROR ## parser of eromanga-event has an error , data:" + entry.toString(),
                        e);
            }

            EventType eventType = rowChage.getEventType();
            System.out.println(String.format("================&gt; binlog[%s:%s] , name[%s,%s] , eventType : %s",
                    entry.getHeader().getLogfileName(), entry.getHeader().getLogfileOffset(),
                    entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName(),
                    eventType));

            for (RowData rowData : rowChage.getRowDatasList()) {
                if (eventType == EventType.DELETE) {
                    printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
                } else if (eventType == EventType.INSERT) {
                    printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
                } else {
                    System.out.println("-------&gt; before");
                    printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
                    System.out.println("-------&gt; after");
                    printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
                }
            }
        }
    }

    private static void printColumn(List<Column> columns) {
        for (Column column : columns) {
            System.out.println(column.getName() + " : " + column.getValue() + "    update=" + column.getUpdated());
        }
    }
}

5）、验证

需要 先启动canal服务端，再启动java应用程序。
为简单起见，已经在mysql创建好test数据库和在该数据库下创建的userscoressink表，其表结构如下：

CREATE TABLE `userscoressink`  (
  `name` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `scores` float NULL DEFAULT NULL
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

应用程序启动后，先删除该表的数据，然后新增数据和修改数据。
控制台输出如下

empty count : 1
empty count : 2
================> binlog[mysql-bin.000063:6811] , name[test,userscoressink] , eventType : DELETE
name : alanchan    update=false
scores : 10.0    update=false
================> binlog[mysql-bin.000063:7090] , name[test,userscoressink] , eventType : DELETE
name : alan    update=false
scores : 20.0    update=false
name : alanchan    update=true
scores : 20.0    update=true
empty count : 1
empty count : 2
================> binlog[mysql-bin.000063:8477] , name[test,userscoressink] , eventType : INSERT
name : alanchanchn    update=true
scores : 30.0    update=true
empty count : 1
================> binlog[mysql-bin.000063:8759] , name[test,userscoressink] , eventType : UPDATE
-------> before
name : alanchanchn    update=false
scores : 30.0    update=false
-------> after
name : alanchanchn    update=false
scores : 80.0    update=true
empty count : 1
empty count : 2
empty count : 3

至此，已经完成了canal控制台的输出验证。

5、示例2：canal CDC 输出值kafka

该步骤需要已经安装好kafka的环境。

1）、修改canal配置

需要修改2个配置文件，即
/usr/local/bigdata/canal/conf/canal.properties
和
/usr/local/bigdata/canal/conf/example/instance.properties。

• canal.properties修改
  由于本处是通过client的控制台展示，所以需要将该配置文件中的
  canal.serverMode = kafka
  kafka.bootstrap.servers = 192.168.10.41:9092,192.168.10.42:9092,192.168.10.43:9092
  其他的使用默认即可，如果需要的话，根据自己的环境进行修改。
• instance.properties
  修改配置文件的
  canal.instance.master.address=192.168.10.44:3306 # 监控的数据库
  canal.instance.dbUsername=root # 访问该数据库的用户名
  canal.instance.dbPassword=123456 # 访问该数据库的用户名对应的密码
  canal.instance.filter.regex=.\… #该参数是监控数据库对应的表的监控配置，默认是全表
  canal.mq.topic=alan_canal_to_kafka_topic # kafka接收数据的主题
  canal.mq.partition=0 # kafka主题对应的分区

2）、启动canal

如果之前已经启动了canal，则需要先stop。

[root@server3 bin]$ pwd
/usr/local/bigdata/canal/bin
[root@server3 bin]$ startup.sh
......
[root@server3 ~]# jps
20330 CanalLauncher

3）、验证

需要 先启动canal服务端，再启动java应用程序。
为简单起见，已经在mysql创建好test数据库和在该数据库下创建的userscoressink表，其表结构如下：

CREATE TABLE `userscoressink`  (
  `name` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `scores` float NULL DEFAULT NULL
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

应用程序启动后，先删除该表的数据，然后新增数据和修改数据。

• 启动kafka命令行消费模式

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server server1:9092 --topic alan_canal_to_kafka_topic --from-beginning

• 在mysql中操作表， 观察kafka输出结果

 {
	"data": [{
		"name": "alanchanchn",
		"scores": "30.0"
	}],
	"database": "test",
	"es": 1705385155000,
	"gtid": "",
	"id": 5,
	"isDdl": false,
	"mysqlType": {
		"name": "varchar(255)",
		"scores": "float"
	},
	"old": [{
		"name": "alan"
	}],
	"pkNames": null,
	"sql": "",
	"sqlType": {
		"name": 12,
		"scores": 7
	},
	"table": "userscoressink",
	"ts": 1705385629948,
	"type": "UPDATE"
} {
	"data": [{
		"name": "alan_chan",
		"scores": "40.0"
	}],
	"database": "test",
	"es": 1705385193000,
	"gtid": "",
	"id": 6,
	"isDdl": false,
	"mysqlType": {
		"name": "varchar(255)",
		"scores": "float"
	},
	"old": null,
	"pkNames": null,
	"sql": "",
	"sqlType": {
		"name": 12,
		"scores": 7
	},
	"table": "userscoressink",
	"ts": 1705385668291,
	"type": "INSERT"
} {
	"data": [{
		"name": "alan_chan",
		"scores": "40.0"
	}],
	"database": "test",
	"es": 1705385489000,
	"gtid": "",
	"id": 7,
	"isDdl": false,
	"mysqlType": {
		"name": "varchar(255)",
		"scores": "float"
	},
	"old": null,
	"pkNames": null,
	"sql": "",
	"sqlType": {
		"name": 12,
		"scores": 7
	},
	"table": "userscoressink",
	"ts": 1705385963893,
	"type": "DELETE"
} {
	"data": [{
		"name": "alan_chan",
		"scores": "80.0"
	}],
	"database": "test",
	"es": 1705385976000,
	"gtid": "",
	"id": 8,
	"isDdl": false,
	"mysqlType": {
		"name": "varchar(255)",
		"scores": "float"
	},
	"old": null,
	"pkNames": null,
	"sql": "",
	"sqlType": {
		"name": 12,
		"scores": 7
	},
	"table": "userscoressink",
	"ts": 1705386450899,
	"type": "INSERT"
} {
	"data": [{
		"name": "alan_chan",
		"scores": "80.0"
	}],
	"database": "test",
	"es": 1705386778000,
	"gtid": "",
	"id": 10,
	"isDdl": false,
	"mysqlType": {
		"name": "varchar(255)",
		"scores": "float"
	},
	"old": null,
	"pkNames": null,
	"sql": "",
	"sqlType": {
		"name": 12,
		"scores": 7
	},
	"table": "userscoressink",
	"ts": 1705387252955,
	"type": "DELETE"
} {
	"data": [{
		"name": "alan1",
		"scores": "100.0"
	}],
	"database": "test",
	"es": 1705387290000,
	"gtid": "",
	"id": 14,
	"isDdl": false,
	"mysqlType": {
		"name": "varchar(255)",
		"scores": "float"
	},
	"old": null,
	"pkNames": null,
	"sql": "",
	"sqlType": {
		"name": 12,
		"scores": 7
	},
	"table": "userscoressink",
	"ts": 1705387765290,
	"type": "INSERT"
} 

以上，完成了通过canal监控mysql的数据变化同步到kafka中。

二、Flink 与 canal 实践

为了使用Canal格式，使用构建自动化工具（如Maven或SBT）的项目和带有SQL JAR包的SQLClient都需要以下依赖项。

1、maven依赖

该依赖在flink自建工程中已经包含。

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-json</artifactId>
  <version>1.17.1</version>
</dependency>

有关如何部署 Canal 以将变更日志同步到消息队列，请参阅上文的具体事例或想了解更多的信息参考 Canal 文档。

2、Flink sql client 建表示例

Canal 为变更日志提供了统一的格式，下面是一个从 MySQL 库 userscoressink表中捕获更新操作的简单示例：

{
	"data": [{
		"name": "alanchanchn",
		"scores": "30.0"
	}],
	"database": "test",
	"es": 1705385155000,
	"gtid": "",
	"id": 5,
	"isDdl": false,
	"mysqlType": {
		"name": "varchar(255)",
		"scores": "float"
	},
	"old": [{
		"name": "alan"
	}],
	"pkNames": null,
	"sql": "",
	"sqlType": {
		"name": 12,
		"scores": 7
	},
	"table": "userscoressink",
	"ts": 1705385629948,
	"type": "UPDATE"
}

有关各个字段的含义，请参阅 Canal 文档

MySQL userscoressink表有2列（name，scores）。上面的 JSON 消息是 userscoressink表上的一个更新事件，表示 id = 5 的行数据上name 字段值从alan变更成为alanchanchn。

消息已经同步到了一个 Kafka 主题：alan_mysql_bycanal_to_kafka_topic2，那么就可以使用以下DDL来从这个主题消费消息并解析变更事件。

具体启动canal参考本文的第一部分的kafka示例，其他不再赘述。下面的部分仅仅是演示canal环境都正常后，在Flink SQL client中的操作。

-- 元数据与 MySQL "userscoressink" 表完全相同
CREATE TABLE userscoressink (
  name STRING,
  scores FLOAT
) WITH (
 'connector' = 'kafka',
 'topic' = 'alan_mysql_bycanal_to_kafka_topic2',
 'properties.bootstrap.servers' = 'server1:9092,server2:9092,server3:9092',
 'properties.group.id' = 'testGroup',
 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
 'format' = 'canal-json' -- 使用 canal-json 格式
);

将 Kafka 主题注册成 Flink 表之后，就可以将 Canal 消息用作变更日志源。

-- 验证，在mysql中新增、修改和删除数据，观察flink sql client 的数据变化
Flink SQL> CREATE TABLE userscoressink (
>   name STRING,
>   scores FLOAT
> ) WITH (
>  'connector' = 'kafka',
>  'topic' = 'alan_mysql_bycanal_to_kafka_topic2',
>  'properties.bootstrap.servers' = 'server1:9092,server2:9092,server3:9092',
>  'properties.group.id' = 'testGroup',
>  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
>  'format' = 'canal-json'
> );
[INFO] Execute statement succeed.

Flink SQL> select * from userscoressink;
+----+--------------------------------+--------------------------------+
| op |                           name |                         scores |
+----+--------------------------------+--------------------------------+
| +I |                           name |                          100.0 |
| +I |                           alan |                           80.0 |
| +I |                       alanchan |                          120.0 |
| -U |                       alanchan |                          120.0 |
| +U |                       alanchan |                          100.0 |
| -D |                           name |                          100.0 |


-- 关于MySQL "userscoressink" 表的实时物化视图
-- 按name分组，对scores进行求和

Flink SQL> select name,sum(scores) from userscoressink group by name;
+----+--------------------------------+--------------------------------+
| op |                           name |                         EXPR$1 |
+----+--------------------------------+--------------------------------+
| +I |                           name |                          100.0 |
| +I |                           alan |                           80.0 |
| +I |                       alanchan |                          120.0 |
| -D |                       alanchan |                          120.0 |
| +I |                       alanchan |                          100.0 |
| -D |                           name |                          100.0 |

3、Available Metadata

以下格式元数据可以在表定义中公开为只读（VIRTUAL）列。
只有当相应的连接器转发格式元数据时，注意格式元数据字段才可用。

截至版本1.17，只有Kafka连接器能够公开其值格式的元数据字段。

以下示例显示了如何访问Kafka中的Canal元数据字段：

---- 建表sql
CREATE TABLE userscoressink_meta (
  origin_database STRING METADATA FROM 'value.database' VIRTUAL,
  origin_table STRING METADATA FROM 'value.table' VIRTUAL,
  origin_sql_type MAP<STRING, INT> METADATA FROM 'value.sql-type' VIRTUAL,
  origin_pk_names ARRAY<STRING> METADATA FROM 'value.pk-names' VIRTUAL,
  origin_ts TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'value.ingestion-timestamp' VIRTUAL,
  name STRING,
  scores FLOAT
) WITH (
 'connector' = 'kafka',
 'topic' = 'alan_mysql_bycanal_to_kafka_topic2',
 'properties.bootstrap.servers' = 'server1:9092,server2:9092,server3:9092',
 'properties.group.id' = 'testGroup',
 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
 'format' = 'canal-json' 
);

---- 验证
Flink SQL> CREATE TABLE userscoressink_meta (
>   origin_database STRING METADATA FROM 'value.database' VIRTUAL,
>   origin_table STRING METADATA FROM 'value.table' VIRTUAL,
>   origin_sql_type MAP<STRING, INT> METADATA FROM 'value.sql-type' VIRTUAL,
>   origin_pk_names ARRAY<STRING> METADATA FROM 'value.pk-names' VIRTUAL,
>   origin_ts TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'value.ingestion-timestamp' VIRTUAL,
>   name STRING,
>   scores FLOAT
> ) WITH (
>  'connector' = 'kafka',
>  'topic' = 'alan_mysql_bycanal_to_kafka_topic2',
>  'properties.bootstrap.servers' = 'server1:9092,server2:9092,server3:9092',
>  'properties.group.id' = 'testGroup',
>  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
>  'format' = 'canal-json' 
> );
[INFO] Execute statement succeed.

Flink SQL> show tables;
+---------------------+
|          table name |
+---------------------+
|      userscoressink |
| userscoressink_meta |
+---------------------+
2 rows in set

Flink SQL> select * from userscoressink_meta;
+----+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+-------------------------+--------------------------------+--------------------------------+
| op |                origin_database |                   origin_table |                origin_sql_type |                origin_pk_names |               origin_ts |                           name |                         scores |
+----+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+-------------------------+--------------------------------+--------------------------------+
| +I |                        cdctest |                 userscoressink |            {name=12, scores=7} |                         (NULL) | 2024-01-19 04:56:28.144 |                           name |                          100.0 |
| +I |                        cdctest |                 userscoressink |            {name=12, scores=7} |                         (NULL) | 2024-01-19 05:09:45.610 |                           alan |                           80.0 |
| +I |                        cdctest |                 userscoressink |            {name=12, scores=7} |                         (NULL) | 2024-01-19 05:09:55.529 |                       alanchan |                          120.0 |
| -U |                        cdctest |                 userscoressink |            {name=12, scores=7} |                         (NULL) | 2024-01-19 05:10:12.051 |                       alanchan |                          120.0 |
| +U |                        cdctest |                 userscoressink |            {name=12, scores=7} |                         (NULL) | 2024-01-19 05:10:12.051 |                       alanchan |                          100.0 |
| -D |                        cdctest |                 userscoressink |            {name=12, scores=7} |                         (NULL) | 2024-01-19 05:10:21.966 |                           name |                          100.0 |

4、Format 参数

5、重要事项：重复的变更事件

在正常的操作环境下，Canal 应用能以 exactly-once 的语义投递每条变更事件。在这种情况下，Flink 消费 Canal 产生的变更事件能够工作得很好。 然而，当有故障发生时，Canal 应用只能保证 at-least-once 的投递语义。 这也意味着，在非正常情况下，Canal 可能会投递重复的变更事件到消息队列中，当 Flink 从消息队列中消费的时候就会得到重复的事件。 这可能会导致 Flink query 的运行得到错误的结果或者非预期的异常。因此，建议在这种情况下，将作业参数 table.exec.source.cdc-events-duplicate 设置成 true，并在该 source 上定义 PRIMARY KEY。 框架会生成一个额外的有状态算子，使用该 primary key 来对变更事件去重并生成一个规范化的 changelog 流。

6、数据类型映射

目前，Canal Format 使用 JSON Format 进行序列化和反序列化。 有关数据类型映射的更多详细信息，请参阅 JSON Format 文档。

以上，本文详细的介绍了canal的部署、2个示例以及在Flink 中通过canal将数据变化信息同步到Kafka中，然后通过Flink SQL client进行读取。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-817719.html

到了这里，关于38、Flink 的CDC 格式：canal部署以及示例的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！