通过java 实现 flink mysqlcdc读取多个表，写入下游kafka多个topic-Go服务器开发

可以通过以下步骤来实现使用 Flink 读取多个 MySQL 表的变更数据，并将其写入下游 Kafka 的多个主题：

配置 Flink 和 Kafka 环境：首先确保你已经安装了 Flink 和 Kafka，并配置好它们的环境。
引入依赖库：在你的 Java 项目中，引入 flink-connector-kafka 和 flink-connector-jdbc 的相关依赖库。
创建 Flink 程序：创建一个 Java 类，编写 Flink 程序。在程序中，需要设置源（source）和接收器（sink），以及相关的转换操作。
设置 MySQL CDC 源：使用 flink-connector-jdbc 库提供的 JdbcSourceFunction 创建 MySQL CDC 源。通过指定数据库连接信息、要监控的表名、起始偏移等参数来配置源。
添加转换操作：根据需要，添加相应的转换操作。例如，可以使用 filter、map 或者 flatMap 进行数据处理和转换。
设置 Kafka 接收器：使用 flink-connector-kafka 提供的 KafkaProducer 组件将数据写入到 Kafka 主题中。为每个目标主题创建一个独立的发送器，并将数据发送到对应的主题中。
执行任务并提交到集群：将编写好的程序打包成 JAR 文件，并提交到 Flink 集群上执行。

下面是一个简单示例代码片段，演示了如何通过 Flink 读取多个 MySQL 表的变更数据，并将其写入下游 Kafka 的多个主题：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.table.KafkaTableSink;
public class FlinkMysqlCDC {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 设置执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 添加 MySQL CDC 源
        DataStreamSource<String> mysqlSource1 = env.addSource(new JdbcSourceFunction("mysql_connection_string", "table1"));
        DataStreamSource<String> mysqlSource2 = env.addSource(new JdbcSourceFunction("mysql_connection_string", "table2"));
        // 对数据进行转换操作
        DataStream<String> transformedData1 = mysqlSource1.map((MapFunction<String, String>) value -> transform(value));
        DataStream<String> transformedData2 = mysqlSource2.map((MapFunction<String, String>) value -> transform(value));
        // 设置 Kafka 接收器，将数据写入到不同的主题中
        FlinkKafkaProducer<String> kafkaProducer1 = new FlinkKafkaProducer<>("kafka_broker_list", "topic1", new SimpleStringSchema());
        transformedData1.addSink(kafkaProducer1);
        FlinkKafkaProducer<String> kafkaProducer2 = new FlinkKafkaProducer<>("kafka_broker_list", "topic2", new SimpleStringSchema());
        transformedData2.addSink(kafkaProducer2);
        // 执行任务
        env.execute("Flink Mysql CDC to Kafka");
    }
    // 自定义数据转换操作
    private static String transform(String value) {
        // 在这里进行自定义的数据转换操作，根据需求处理变更数据并返回结果
        return value;
    }
}