要从 MySQL 同时同步到 Redis、Elasticsearch 和 Clickhouse，可以使用 Flink CDC 和 Flink Table API 来实现。

首先，需要在 Flink 中配置 CDC 数据源，使其能够连接到 MySQL 并捕获变化的数据。然后，将捕获的数据流通过 Flink Table API 转换为流表，然后使用表 API 的 sink() 函数将数据流发送到 Redis、Elasticsearch 和 Clickhouse 中。

具体的步骤如下：

1. 配置 Flink CDC 数据源：

// 使用 Flink CDC 连接 MySQL

DebeziumSourceFunction cdcSource = MySqlSource

.builder()

.hostname("localhost")

.port(3306)

.databaseList("mydb")

.tableList("mytable")

.username("myuser")

.password("mypassword")

.deserializer(new RowDataDeserializationSchema(TableSchemaBuilder.builder().build()))

.build();

// 将 CDC 数据源转换为 DataStream

DataStream cdcStream = env

.addSource(cdcSource)

.returns(cdcSource.getProducedType());

2. 利用 Table API 将 CDC 数据流转换为 Flink Table：

// 将 CDC 数据流转换为 Flink Table

Table cdcTable = tableEnv

.fromDataStream(cdcStream, SchemaConverter.convert(cdcSource.getProducedType()));

3. 编写查询语句，将数据流发送到 Redis、Elasticsearch 和 Clickhouse 中：

// 为 Redis 配置 sink

RedisSerializationSchema> redisSchema = new RedisSerializationSchema<>(RedisCommand.SET);

{

// 将 RowData 转换为 Tuple2

@Override

public String getKey(Tuple2 element) {

return element.f0;

}

@Override

public String getValue(Tuple2 element) {

return element.f1;

}

}

FlinkJedisPoolConfig jedisPoolConfig = new FlinkJedisPoolConfig.Builder()

.setHost("localhost")

.setPort(6379)

.build();

cdcTable

.select("key, value")

.as(new TupleTypeInfo<>(BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO, BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO))

.addSink(new RedisSink<>(jedisPoolConfig, redisSchema));

// 为 Elasticsearch 配置 sink

ElasticsearchSink.Builder> esSinkBuilder = new ElasticsearchSink.Builder<>("http://localhost:9200/your-index-name", new ElasticsearchSinkFunction>() {

// 将 Tuple2 转换为 IndexRequest

@Override

public IndexRequest createIndexRequest(Tuple2 element) {

Map json = new HashMap<>();

json.put("key", element.f0);

json.put("value", element.f1);

return Requests.indexRequest()

.index("your-index-name")

.type("your-type-name")

.source(json);

}

});

cdcTable

.select("key, value")

.as(new TupleTypeInfo<>(BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO, BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO))

.addSink(esSinkBuilder.build());

// 为 Clickhouse 配置 sink

ClickHouseSink> clickhouseSink = new ClickHouseSink<>("jdbc:clickhouse://localhost:8123/", "INSERT INTO your-table-name (key, value) VALUES (?, ?)", new ClickHouseStatementBuilderImpl<>(), new ClickHouseOutputFormat<>());

cdcTable

.select("key, value")

.as(new TupleTypeInfo<>(BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO, BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO))

.addSink(clickhouseSink);

这样就实现了从 MySQL 同步数据到 Redis、Elasticsearch 和 Clickhouse 的功能。

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