Flinkcdc3.1出来了吗？

Flink CDC 3.1 版本发布

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简介

Flink CDC（Change Data Capture，变更数据捕获）是一个用于捕获数据库中的数据变更的库，它可以实时地捕获数据库中的数据变更事件，并将这些事件发送到 Flink 流处理程序中进行处理，Flink CDC 支持多种数据库，如 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等。

Flink CDC 3.1 新特性

Flink CDC 3.1 版本已经发布，它带来了一些新特性和改进，以下是一些主要的新特性：

1. 支持更多数据库

Flink CDC 3.1 版本增加了对更多数据库的支持，包括：

Microsoft SQL Server

Amazon Aurora

Google Cloud Spanner

2. 改进的性能

Flink CDC 3.1 版本在性能方面进行了一些优化，包括：

减少了对数据库的查询次数，降低了对数据库的压力

优化了数据读取和解析的速度，提高了整体性能

3. 更丰富的配置选项

Flink CDC 3.1 版本提供了更多的配置选项，使得用户可以根据自己的需求进行更灵活的配置。

可以配置表结构自动发现，方便用户使用

可以配置数据变更事件的输出格式，满足不同场景的需求

4. 更好的兼容性

Flink CDC 3.1 版本在兼容性方面也进行了一些改进，

修复了一些与 Flink 1.12 版本不兼容的问题

修复了一些与特定数据库版本不兼容的问题

Flink CDC 3.1 使用示例

下面是一个简单的 Flink CDC 3.1 使用示例，展示了如何使用 Flink CDC 从 MySQL 数据库中捕获数据变更事件：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.connector.jdbc.catalog.JdbcCatalog;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.descriptors.Jdbc;
import org.apache.flink.table.descriptors.Schema;
import org.apache.flink.table.sources.cdc.JdbcSource;
public class FlinkCDCExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建 Flink 流处理环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
        StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);
        // 注册 JDBC 目录
        tEnv.registerCatalog("my_catalog", new JdbcCatalog("jdbc:mysql://localhost:3306/my_database", "username", "password"));
        tEnv.useCatalog("my_catalog");
        // 定义源表结构
        JdbcSource source = JdbcSource.builder()
                .setDrivername("com.mysql.jdbc.Driver")
                .setDBUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/my_database")
                .setUsername("username")
                .setPassword("password")
                .setTableName("my_table")
                .setDebeziumProperties(Collections.singletonMap("debezium.sqlserver.include.schema.changes", "true"))
                .build();
        // 注册源表
        tEnv.createTemporaryView("source_table", source, Collections.singletonList("id", "name", "age"), Collections.emptyList());
        // 查询源表并输出结果
        DataStream result = tEnv.toAppendStream(tEnv.sqlQuery("SELECT * FROM source_table"));
        result.print();
        // 执行 Flink 流处理任务
        env.execute("Flink CDC Example");
    }
}

归纳全文

Flink CDC 3.1 版本为用户提供了更多功能和改进，使得实时数据同步和处理变得更加简单和高效，通过使用 Flink CDC，用户可以方便地捕获数据库中的数据变更事件，并将这些事件实时地传输到 Flink 流处理程序中进行处理。

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