请问flink cdc中有没有demo,说下怎么改写sink映射类的?还是说,只能自己看源码,找到对应的sink映射类去看。
在 Flink CDC 中,可以通过修改 DeserializationSchema 和 SerializationSchema 实现数据的格式转换和映射。具体的做法是,在 DeserializationSchema 中定义输入数据的格式,并将其转换为 Flink 中的数据类型;在 SerializationSchema 中定义输出数据的格式,并将 Flink 中的数据类型转换为输出格式。
下面是一个简单的示例,展示如何编写一个 DeserializationSchema 和 SerializationSchema,并将其用于 Flink CDC 的数据处理流程中。
编写 DeserializationSchema
java
Copy
public class MyRecordDeserializationSchema implements DeserializationSchema {
private final TableSchema schema;
public MyRecordDeserializationSchema(TableSchema schema) {
this.schema = schema;
}
@Override
public MyRecord deserialize(byte[] bytes) throws IOException {
// 将字节数组转换为字符串
String str = new String(bytes, StandardCharsets.UTF_8);
// 将字符串解析为 JSON 对象
JSONObject json = JSON.parseObject(str);
// 从 JSON 对象中解析出 id、name、age 字段的值
int id = json.getIntValue("id");
String name = json.getString("name");
int age = json.getIntValue("age");
// 创建 MyRecord 对象,并返回
return new MyRecord(id, name, age);
}
@Override
public boolean isEndOfStream(MyRecord myRecord) {
return false;
}
@Override
public TypeInformation<MyRecord> getProducedType() {
return Types.POJO(MyRecord.class);
}
}
在这个例子中,MyRecordDeserializationSchema 将输入数据解析为 MyRecord 类型
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务,基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎,提高作业开发运维效率。