cdc datastream 的数据流怎么单独获取出来处理？比如把CDC同步过来的json串拿出来解

要单独获取Flink CDC DataStream的数据流并处理其中的JSON数据，比如解析从MySQL同步过来的JSON字符串，您可以按照以下步骤操作：

1. 添加依赖与导入类： 首先，在您的项目中确保已经添加了Flink CDC connector以及相关库的依赖，以便能够使用MySqlSource和JsonDebeziumDeserializationSchema等类。参考示例代码中的Maven依赖配置来完成这一步。

2. 构建MySqlSource： 使用DataStream API创建一个MySqlSource实例，配置它以连接到MySQL数据库，并指定需要监听的数据库和表。同时，设置deserializer为JsonDebeziumDeserializationSchema来直接将变更事件转换为JSON字符串。示例如下：

   MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
      .hostname("yourHostname")
      .port(yourPort)
      .databaseList("yourDatabaseName") // 设置捕获的数据库
      .tableList("yourDatabaseName.yourTableName") // 设置捕获的表
      .username("yourUsername")
      .password("yourPassword")
      .serverId(yourServerId) // 为任务分配唯一的服务器ID
      .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // 将SourceRecord转换为JSON String
      .build();
   

3. 创建Flink数据流应用： 在Flink的StreamExecutionEnvironment中，使用上一步构建的MySqlSource创建一个DataStream。然后，您可以对这个数据流应用进一步的处理逻辑，比如解析JSON。

   StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
   env.setParallelism(1); // 根据需求设置并行度
   
   DataStreamSource<String> dataStream = env.fromSource(
      mySqlSource,
      WatermarkStrategy.noWatermarks(), // 或根据需求自定义水印策略
      "MySQL CDC Source");
   

4. 处理JSON数据： 接下来，您可以在获得的DataStream<String>上应用转换操作，如使用map函数来解析每个JSON字符串，提取所需字段或进行其他处理。

   DataStream<YourDataType> parsedStream = dataStream.map(new MapFunction<String, YourDataType>() {
      @Override
      public YourDataType map(String json) throws Exception {
          // 这里使用您选择的JSON解析库（如Gson、Jackson等）来解析JSON字符串
          // 并转换成相应的Java对象
          return yourJsonParsingMethod(json);
      }
   });
   

5. 执行Flink作业： 最后，不要忘记执行Flink作业，将上述配置部署并运行起来。

   env.execute("Flink MySQL CDC JSON Processing Job");
   

通过以上步骤，您可以成功地从Flink CDC DataStream中获取数据，并对同步过来的JSON字符串进行解析和后续处理。