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在Flink CDC 3.0中，可以通過設置CheckpointConfig和SavepointConfig來配置savepoint。
Flink CDC 3.0 配置 Savepoint
Flink CDC 3.0 是 Flink 的 Change Data Capture（CDC）工具，用于捕獲數(shù)據(jù)庫的變更事件，Savepoint 是一種用于保存 Flink 應用程序狀態(tài)和數(shù)據(jù)的方法，以便在后續(xù)恢復時可以繼續(xù)處理數(shù)據(jù)，以下是如何在 Flink CDC 3.0 中配置 Savepoint 的詳細步驟：
1、引入依賴
在項目的 pom.xml 文件中添加 Flink CDC 3.0 的依賴：
org.apache.flink flinkconnectordebezium_2.11 1.13.2
2、創(chuàng)建 Flink 執(zhí)行環(huán)境
創(chuàng)建一個 Flink 執(zhí)行環(huán)境，用于運行 Flink CDC 作業(yè)：
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironmentFactory; 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.DebeziumCatalog; import org.apache.flink.table.catalog.debezium.*; import org.apache.flink.table.descriptors.*; import org.apache.flink.table.factories.*; import org.apache.flink.table.*; import org.apache.flink.types.*; import org.apache.kafka.clients.*; import org.apache.kafka.common.*; import javafx.*; // for JavaFX configuration, if needed
3、創(chuàng)建 Kafka 生產(chǎn)者和序列化器
創(chuàng)建一個 Kafka 生產(chǎn)者和一個序列化器，用于將處理后的數(shù)據(jù)發(fā)送到 Kafka：
Properties kafkaProps = new Properties();
kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
kafkaProps.setProperty("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
kafkaProps.setProperty("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
4、創(chuàng)建 FlinkKafkaProducer
使用 Kafka 生產(chǎn)者和序列化器創(chuàng)建一個 FlinkKafkaProducer：
FlinkKafkaProducerkafkaProducer = new FlinkKafkaProducer<>(topic, new SimpleStringSchema(), kafkaProps);
5、創(chuàng)建 KafkaTableSink
使用 Kafka 生產(chǎn)者創(chuàng)建一個 KafkaTableSink：
KafkaTableSinkkafkaTableSink = new KafkaTableSink<>(topic, kafkaProducer, new RowDataSerializationSchema());
6、創(chuàng)建 StreamTableEnvironment 和 TableDescriptor
創(chuàng)建一個 StreamTableEnvironment 和一個 TableDescriptor，用于定義表的結(jié)構(gòu)：
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironmentFactory.createLocalStreamEnvironment(); StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironmentBuilder().create(env); TableDescriptor tableDescriptor = new MyTableDescriptor(); // 自定義表描述符，繼承自 TableDescriptorBase，并實現(xiàn)相關(guān)方法
7、注冊表和源表連接器
使用表描述符注冊表和源表連接器：
DebeziumCatalog debeziumCatalog = new DebeziumCatalog(tableDescriptor, config); // config 為 Flink CDC 的配置信息，如數(shù)據(jù)庫連接信息等 tableEnv = debeziumCatalog::createTableEnvironment; // 使用注冊的表描述符創(chuàng)建 StreamTableEnvironment，并設置表連接器為 Flink CDC 連接器
8、定義數(shù)據(jù)處理邏輯和 SinkFunction
定義數(shù)據(jù)處理邏輯和 SinkFunction，用于將處理后的數(shù)據(jù)發(fā)送到 Kafka：
// 定義數(shù)據(jù)處理邏輯，例如過濾、聚合等操作，這里以簡單的 map 操作為例： DataStreamprocessedDataStream = tableEnv // ... 根據(jù)需要從表中讀取數(shù)據(jù)并進行處理 ...; processedDataStream = processedDataStream // ... 定義數(shù)據(jù)處理邏輯 ...;
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