Flink CDC中mysql字段在插入的时候用了compress函数，csc咋都解析不出来？

在使用 Flink CDC 读取 MySQL 数据时，如果 MySQL 表中的字段在插入时使用了 COMPRESS 函数进行压缩存储，Flink CDC 默认无法直接解析这些压缩数据。这是因为 Flink CDC 的 Debezium 连接器在捕获 MySQL 的 Binlog 数据时，会按照字段的原始存储格式进行解析，而不会自动解压缩这些字段。

以下是问题的原因分析及解决方案：

原因分析

1. MySQL 的 COMPRESS 函数

   • COMPRESS 是 MySQL 提供的一种函数，用于将字符串数据压缩后存储为二进制格式（BLOB 类型）。这种压缩后的数据在数据库中以二进制形式存在，无法直接被解析为原始字符串。
   • 当 Flink CDC 捕获到这些字段的变更时，它会按照 Binlog 中记录的二进制数据进行解析，但由于没有内置的解压缩逻辑，因此无法还原为原始数据。

2. Debezium 的默认行为

   • Debezium 是 Flink CDC 底层使用的连接器，它负责从 MySQL 的 Binlog 中捕获数据变更。Debezium 本身并不支持对压缩字段进行自动解压缩，因此需要用户自定义处理逻辑。

解决方案

方案一：在 MySQL 端解压缩

• 在 MySQL 查询时，使用 UNCOMPRESS 函数将压缩字段解压为原始数据。例如：

  SELECT UNCOMPRESS(compressed_column) AS uncompressed_data FROM your_table;
  

• 如果您使用的是 Flink SQL，可以通过创建视图的方式，在查询时对压缩字段进行解压：

  CREATE VIEW decompressed_view AS
  SELECT id, UNCOMPRESS(compressed_column) AS uncompressed_data
  FROM your_table;
  

• 然后在 Flink CDC 中读取该视图，而不是直接读取原始表。

方案二：在 Flink 中自定义反序列化器

• 如果需要在 Flink 中处理压缩字段，可以实现自定义的反序列化器（DebeziumDeserializationSchema），在解析 Binlog 数据时对压缩字段进行解压。

• 示例代码如下：

  public class CustomDeserializer implements DebeziumDeserializationSchema<RowData> {
    @Override
    public void deserialize(SourceRecord record, Collector<RowData> out) throws Exception {
        Struct value = (Struct) record.value();
        Struct after = value.getStruct("after");
  
        // 获取压缩字段的二进制数据
        byte[] compressedData = after.getBytes("compressed_column");
  
        // 使用 Java 的解压缩工具解压数据
        String uncompressedData = uncompress(compressedData);
  
        // 构造 RowData 并输出
        RowData rowData = new RowData();
        rowData.setField(0, uncompressedData);
        out.collect(rowData);
    }
  
    private String uncompress(byte[] compressedData) throws IOException {
        try (ByteArrayInputStream bis = new ByteArrayInputStream(compressedData);
             GZIPInputStream gis = new GZIPInputStream(bis);
             BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(gis))) {
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            String line;
            while ((line = br.readLine()) != null) {
                sb.append(line);
            }
            return sb.toString();
        }
    }
  }
  

• 将上述自定义反序列化器配置到 Flink CDC 的 Source 中：

  MySqlSource<RowData> mySqlSource = MySqlSource.<RowData>builder()
    .deserializer(new CustomDeserializer())
    .build();
  

方案三：修改 MySQL 表结构

• 如果业务允许，可以考虑在 MySQL 表中避免使用 COMPRESS 函数，而是直接存储未压缩的数据。这样可以简化 Flink CDC 的处理逻辑，避免额外的解压缩操作。

注意事项

• 性能影响
  解压缩操作可能会增加 CPU 和内存的开销，尤其是在数据量较大的情况下。建议在测试环境中评估性能影响后再应用到生产环境。

• 数据一致性
  如果选择在 Flink 中解压缩，请确保解压缩逻辑与 MySQL 的 COMPRESS 函数完全一致，否则可能导致数据不一致。

• 版本兼容性
  自定义反序列化器的实现方式可能因 Flink 版本不同而有所差异，请根据实际使用的 Flink 版本调整代码。

通过以上方法，您可以解决 Flink CDC 无法解析 MySQL 压缩字段的问题。根据实际需求选择合适的方案，并注意性能和数据一致性的影响。