有大佬知道,Flink-cdc读取tidb的数据序列化应该怎么写吗?
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在使用 Flink CDC 读取 TiDB 数据时,序列化的实现方式需要根据具体的场景和需求进行配置。以下是详细的步骤和方法:
Flink CDC 提供了多种反序列化器,用于将从 TiDB 捕获的变更数据(Change Data Capture, CDC)解析为 Flink 内部的数据结构。常见的反序列化器包括: - RowDataDebeziumDeserializeSchema:将 SourceRecord 转换为 Flink Table 或 SQL 内部数据结构 RowData
。 - JsonDebeziumDeserializationSchema:将 SourceRecord 转换为 JSON 格式的字符串。
对于大多数场景,推荐使用 RowDataDebeziumDeserializeSchema
,因为它可以直接与 Flink 的 Table API 和 SQL 集成。
在 Flink 中使用 TiDB CDC 连接器时,需要通过 WITH
参数指定连接器类型和相关配置。以下是一个示例 SQL 配置:
CREATE TABLE tidb_source (
id BIGINT,
name STRING,
score DOUBLE,
PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'tidb-cdc',
'hostname' = '<TiDB_HOST>',
'port' = '<TiDB_PORT>',
'database-name' = '<DATABASE_NAME>',
'table-name' = '<TABLE_NAME>',
'username' = '<USERNAME>',
'password' = '<PASSWORD>',
'deserializer' = 'RowDataDebeziumDeserializeSchema'
);
tidb-cdc
,表示使用 TiDB CDC 连接器。RowDataDebeziumDeserializeSchema
。如果在增量阶段读取的 timestamp
字段存在时区差异(例如相差 8 小时),可以通过设置 serverTimeZone
来解决。参考以下代码片段:
private TimestampData convertToTimestamp(Object dbzObj, Schema schema) {
if (dbzObj instanceof Long) {
switch (schema.name()) {
case Timestamp.SCHEMA_NAME:
return TimestampData.fromEpochMillis((Long) dbzObj);
case MicroTimestamp.SCHEMA_NAME:
long micro = (long) dbzObj;
return TimestampData.fromEpochMillis(micro / 1000, (int) (micro % 1000));
}
}
return null;
}
确保在自定义反序列化器中正确处理时区信息。
如果使用 JsonDebeziumDeserializationSchema
,可能会遇到数值类型被解析为字符串的问题。可以通过配置 Debezium 的参数来解决,例如:
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bigint.unsigned.handling.mode", "long");
properties.setProperty("decimal.handling.mode", "double");
MySqlSource.<String>builder()
.hostname("<TiDB_HOST>")
.port(<TiDB_PORT>)
.databaseList("<DATABASE_NAME>")
.tableList("<TABLE_NAME>")
.username("<USERNAME>")
.password("<PASSWORD>")
.deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema())
.debeziumProperties(properties)
.build();
long
。double
。server-id
范围,并确保范围内的 server-id
数量大于等于并发度。以下是一个完整的 Flink CDC 读取 TiDB 数据并写入下游系统的示例:
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import com.ververica.cdc.connectors.tidb.TiDBSource;
public class TiDBCDCExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.addSource(TiDBSource.<String>builder()
.hostname("<TiDB_HOST>")
.port(<TiDB_PORT>)
.databaseList("<DATABASE_NAME>")
.tableList("<TABLE_NAME>")
.username("<USERNAME>")
.password("<PASSWORD>")
.deserializer(new RowDataDebeziumDeserializeSchema())
.build())
.print();
env.execute("TiDB CDC Example");
}
}
通过以上步骤,您可以成功实现 Flink CDC 对 TiDB 数据的读取和序列化。如果有进一步的需求或问题,请提供更多细节以便更精确地解答。