这个id应该是数值类型，用在flink 中用bigint会报错，用string后，才发现字段值是这种

在使用 Flink SQL 直接查询 Oracle CDC 表时，得到的 id 字段的数据类型可能是字符串类型（VARCHAR2），这就需要在 Flink 中使用字符串类型来接收该字段。不过，如果您需要将 id 字段用作 JOIN、聚合等操作，或者需要将其与其他整型字段进行运算或比较，那么您可以在查询时将其转换为整型类型。

在 Flink SQL 中，可以使用 CAST 函数将字段转换为指定的数据类型。例如，可以使用以下语句将 id 字段转换为 BIGINT 类型：

SELECT CAST(id AS BIGINT), name, age, gender, city FROM my_table;

这样，查询结果中的 id 字段就变成了整型（BIGINT）类型。

需要注意的是，在将字符串类型的字段转换为整型类型时，如果字段中包含非数字字符，可能会出现转换异常。这时可以使用 TRY_CAST 函数，它将尝试将字段转换为指定类型，如果无法转换，就返回 NULL。例如，可以使用以下语句查询 id 字段，并使用 TRY_CAST 将其转换为 BIGINT 类型：

SELECT TRY_CAST(id AS BIGINT), name, age, gender, city FROM my_table;

这种方式可以避免由于类型转换异常而导致查询失败的问题。

实时计算Flink版未提供官方内置Oracle CDC Connector，如需使用，可以通过管理自定义Connectors来实现，看到你使用的sql client，那么就需要考虑字段类型匹配的问题，Oracle 中没有BIGINT类型，但是可以用NUMBER类型来替换,因此你可以将BIGINT转化为Oracle可以识别的类型来操作。

这个问题可能是因为Oracle CDC的表中，某些列的数据类型与SQL client中定义的数据类型不匹配所导致的。在Oracle中，数值类型的数据类型包括NUMBER、BINARY_FLOAT、BINARY_DOUBLE等，而SQL client中的bigint可能无法与这些数据类型匹配。因此，建议将数据类型改为字符串类型（VARCHAR、CHAR等），并在查询时转换为数值类型，例如使用CAST函数。

示例代码：

CREATE TABLE cdc_table (
  id VARCHAR(20),
  name VARCHAR(50),
  age VARCHAR(10)
);

SELECT id, name, CAST(age AS NUMBER) FROM cdc_table;

这样就可以避免数据类型不匹配的问题，并正确地查询Oracle CDC表中的数值类型数据。

在Flink中，如果使用bigint类型来表示id字段，可能会导致数据类型不匹配的错误。这是因为在Flink中，bigint类型对应的是Java中的long类型，而int类型对应的是Java中的int类型。如果将bigint类型的数据赋值给int类型的变量，可能会导致数据溢出或精度丢失，从而导致程序出错。

为了避免这种情况，可以将id字段的数据类型设置为string类型。string类型可以表示任意长度的字符串，可以避免数据溢出或精度丢失的问题。同时，在Flink中，string类型也是一种常用的数据类型，可以方便地进行数据处理和转换。

将id字段的数据类型设置为string类型可能会导致一些性能上的损失，因为字符串类型的比较和排序通常比整数类型的比较和排序要慢。因此，在实际应用中，需要根据具体情况来选择合适的数据类型，以达到最优的性能和准确性。

如果你的id字段是数值类型的，在使用 Flink 的 Oracle CDC 模块建表时，建议使用 DECIMAL 类型。

例如，在建立 Oracle CDC 表时，使用以下 SQL 语句，其中 id 字段是 DECIMAL 类型：

CREATE TABLE oracle_cdc_table ( id DECIMAL(19,0), ... ) 在查询该表时，调用 id 值时，可以将其转换为字符串类型，例如：

SELECT TO_CHAR(id) FROM oracle_cdc_table ... 这样可以将 DECIMAL 类型的 id 字段作为字符串使用，避免在 Flink 中使用 BIGINT 类型时出现错误。

这个问题可能涉及到数据类型匹配的问题。在 Flink 中，bigint 类型对应 Java 中的 long 类型，可用于存储 64 位的整数。如果数据源中的 id 字段是数值类型，可以将其声明为 BIGINT 类型。

例如，以下是一个声明 BIGINT 类型的 Flink SQL 示例：

sql

CREATE TABLE myTable ( id BIGINT, name STRING, age INT ) WITH ( ... );

如果使用 BIGINT 类型仍然出现报错的情况，可以检查数据源中的 id 字段是否有超出 BIGINT 类型所能表示的范围。此时可以考虑使用字符串类型来存储 id 字段，因为字符串类型可以存储任意长度的字符。

以下是一个使用 STRING 类型的 Flink SQL 示例：

sql

CREATE TABLE myTable ( id STRING, name STRING, age INT ) WITH ( ... );

需要注意的是，如果使用 STRING 类型来存储 id 字段，需要确保所有查询和计算都使用字符串比较和转换函数。因为字符串类型的数据是按照字典顺序进行比较和排序的，而不是按照数字大小进行比较和排序的。

楼主你好，根据你的错误提示可知，是数据类型不匹配导致的报错，你可以在使用这个数据类型的时候进行转换即可。

根据您提供的信息，这个 ID 字段的值是一个 byte 数组，因此在 Flink 中需要将其转换为合适的类型。通常情况下，ID 字段应该是一个数值类型，例如 bigint、int、long 等，但是在您的情况下，由于字段值是一个 byte 数组，因此需要将其转换为字符串类型，然后再进行解析。

以下是一个示例代码，用于将 byte 数组转换为字符串类型，并将其解析为 long 类型：

public class IdConverter implements MapFunction<Row, Long> {
    @Override
    public Long map(Row row) throws Exception {
        byte[] bytes = (byte[]) row.getField(0);
        String str = new String(bytes, StandardCharsets.UTF_8);
        return Long.parseLong(str, 16);
    }
}

在上述代码中，我们定义了一个 IdConverter 类，实现了 Flink 的 MapFunction 接口，将 byte 数组转换为 long 类型。在 map 方法中，我们首先将 byte 数组转换为字符串类型，然后使用 Long.parseLong 方法将其解析为 long 类型。由于 ID 字段的值是十六进制表示的字符串，因此我们将字符串的基数设置为 16。

您可以通过将上述代码应用到 Flink 的 DataStream 中来将 ID 字段转换为 long 类型：

DataStream<Row> stream = ...; // 输入数据流
DataStream<Long> idStream = stream.map(new IdConverter()); // 将 ID 字段转换为 long 类型

请注意，由于 ID 字段的值是一个字符串类型，因此需要确保该字符串表示的数字不会超出 long 类型的范围。如果超出范围，则可能会导致解析错误或数据截断。

根据您提供的信息，看起来您的字段值实际上是16进制格式的字符串，而不是数值类型。如果您想将其作为字符串处理，可以使用String类型来定义该字段。如果您想将其转换为数值类型，则可以使用转换函数进行转换。在 Flink SQL 中，您可以使用 CAST 函数将字符串转换为数值类型，例如：CAST(field_name AS BIGINT). 在 Oracle 中，您可以使用 TO_NUMBER 函数将16进制格式的字符串转换为数值类型，例如：TO_NUMBER(field_name, 'XXXXXXXXXXXXXXXX')，其中 XXXXXXXXXXXXXXXX 是16进制字符串的格式。

如果您在使用 Flink 的 SQL API 时遇到了类似的问题，可能是由于数据类型不匹配造成的。在 Flink 中，BIGINT 和 LONG 类型一般用于表示整数值，如果使用 BIGINT 类型来表示字符串类型的值，可能导致类型转换错误。

如果您需要处理字符串类型的数据，可以使用 VARCHAR 或 STRING 类型。例如：

CREATE TABLE MyTable ( id VARCHAR, name STRING, event_time TIMESTAMP(3), WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '5' SECOND -- 指定水印 ) WITH ( 'connector.type' = 'kafka', 'connector.version' = 'universal', 'connector.topic' = 'my_topic', 'connector.startup-mode' = 'earliest-offset', 'connector.properties.zookeeper.connect' = 'localhost:2181', 'connector.properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', 'format.type' = 'json' ); 在上述代码中，我们将 id 字段的数据类型修改为 VARCHAR 类型，以便正确处理字符串类型的数据。同时，为了在 Flink 中支持 Oracle CDC 表查询操作，您还需要安装相应的 Oracle Connector 插件，并且在创建表格时设置相应的选项。例如：

CREATE TABLE MyOracleTable ( id VARCHAR, name VARCHAR, age INTEGER, PRIMARY KEY (id) ) WITH ( 'connector' = 'oracle-cdc', 'jdbc.url' = 'jdbc:oracle:thin:@//host:port/service_name', 'jdbc.username' = 'username', 'jdbc.password' = 'password', 'table-name' = 'my_table', 'debezium.schema-include' = '.*' ); 在上述代码中，我们使用 oracle-cdc 连接器连接到 Oracle 数据库，并创建一个名为 MyOracleTable 的表格，其中 id 字段的数据类型为 VARCHAR 类型。需要注意的是，oracle-cdc 连接器依赖于 Debezium 库，因此您还需要安装相应的 Debezium Connector 插件。

Flink 中 bigint 类型无法匹配 Oracle 的数据类型 NUMBER(38,0) 的问题，是因为在 Flink 中，bigint 类型的值范围是从 -9223372036854775808 到 9223372036854775807，而 Oracle 的 NUMBER 类型的取值范围可达到 10^38 - 1，因此需要将 Flink 中的 bigint 类型转换为 Oracle 中的 NUMBER 类型。可以使用 Flink SQL 中的 CAST 函数来实现类型转换，例如：

SELECT CAST(id AS NUMERIC(38,0)), name, age FROM MyTable; 在上述代码中，我们通过 CAST 函数将 id 列转换为了 NUMERIC(38,0) 类型，同时保留了 name 和 age 两列的原始类型。