大家遇到过Flink mysql-cdc 声明源表，字段为时间类型，但是值为空，日志报错
我在使用阿里云Flink的完全托管产品 ,使用Flinksql 声明mysql-cdc源表，其中有时间字段数据为空。导致运行的时候报错。请问需要做什么配置吗 报错如下 java.lang.NumberFormatException: For input string: "" at java.lang.NumberFormatException.forInputString(NumberFormatException.java:65) ~[?:1.8.0_102] at java.lang.Integer.parseInt(Integer.java:592) ~[?:1.8.0_102] at java.lang.Integer.parseInt(Integer.java:615) ~[?:1.8.0_102] at com.alibaba.ververica.cdc.debezium.table.RowDataDebeziumDeserializeSchema.convertToInt(RowDataDebeziumDeserializeSchema.java:227) ~[?:?] at com.alibaba.ververica.cdc.debezium.table.RowDataDebeziumDeserializeSchema.lambda$wrapIntoNullableConverter$7b91dc26$1(RowDataDebeziumDeserializeSchema.java:390) ~[?:?] at com.alibaba.ververica.cdc.debezium.table.RowDataDebeziumDeserializeSchema.convertField(RowDataDebeziumDeserializeSchema.java:380) ~[?:?] at com.alibaba.ververica.cdc.debezium.table.RowDataDebeziumDeserializeSchema.lambda$createRowConverter$508c5858$1(RowDataDebeziumDeserializeSchema.java:366) ~[?:?] at com.alibaba.ververica.cdc.debezium.table.RowDataDebeziumDeserializeSchema.lambda$wrapIntoNullableConverter$7b91dc26$1(RowDataDebeziumDeserializeSchema.java:390) ~[?:?] at com.alibaba.ververica.cdc.debezium.table.RowDataDebeziumDeserializeSchema.extractAfterRow(RowDataDebeziumDeserializeSchema.java:126) ~[?:?] at com.alibaba.ververica.cdc.debezium.table.RowDataDebeziumDeserializeSchema.deserialize(RowDataDebeziumDeserializeSchema.java:101) ~[?:?] at com.alibaba.ververica.cdc.debezium.internal.DebeziumChangeConsumer.handleBatch(DebeziumChangeConsumer.java:114) ~[?:?]
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遇到这个问题，是因为Flink SQL在处理MySQL CDC（Change Data Capture）源表时，尝试将一个空字符串（""）转换为整数，导致了NumberFormatException。这通常发生在时间字段或其他预期为数值类型的字段中存在空值或非数值格式的数据。
要解决这个问题，你可以采取以下几种策略：
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修改数据源: 理想情况下，最根本的解决办法是在数据库层面确保该字段不包含空字符串或不符合预期格式的数据。你可以通过更新数据库记录，为这些字段填充默认值或者进行数据清洗来实现。
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调整SQL语句: 在Flink SQL中，你可能需要对涉及到的字段使用SQL函数来处理空值。例如，如果问题出在时间字段上，而这个字段在为空时你想赋予它一个默认时间，可以使用
COALESCE或IFNULL函数。但请注意，这取决于你的具体需求和上下文，且这种方法可能不直接适用于CDC源配置。 -
自定义Deserialization Schema: 如果上述方法不适用，你可能需要更深入地定制Flink的数据处理逻辑，比如编写一个自定义的
DeserializationSchema来处理从MySQL CDC读取的数据。在这个自定义的序列化器中，你可以添加逻辑来检查并适当处理空字符串或其他异常情况。 -
配置Debezium以跳过错误: Debezium提供了一些配置选项来控制如何处理错误记录，如
debezium.source.ignore.invalid.columns等。虽然这些配置主要是针对列不存在的情况，但探索Debezium的配置文档可能会找到类似处理空值或非法格式值的方法。 -
容错策略: 考虑在Flink作业中实施更广泛的容错策略，比如使用Side Outputs来捕获并处理错误记录，而不是让整个任务失败。
由于直接修改Flink SQL或配置来处理这种特定的空值转换问题可能较为复杂，建议首先考虑数据预处理或修改数据源中的数据质量。如果必须在Flink端处理，探索自定义序列化器或深入研究Debezium的高级配置可能是必要的步骤。
