flink-core抓mysql-binlog，字段datetime会自动转换成时间戳，怎么解决？

确实，Flink 在处理 MySQL binlog 时，字段类型 datetime 可能会被自动转换为时间戳。这主要是由于 Flink 在解析 binlog 时，会根据字段的类型进行自动转换。

如果你希望保留原始的 datetime 格式，可以尝试以下几种解决方法：

1. 自定义序列化/反序列化： 你可以为 datetime 字段提供自定义的序列化/反序列化方法。在 Flink 中，你可以通过实现 SerializationSchema 或者 DeserializationSchema 接口来实现这一点。这样，你可以在序列化和反序列化过程中控制 datetime 字段的格式。
2. 使用 EventTime的时间戳： 如果你的数据流已经定义了 EventTime，你可以尝试将 datetime 字段作为 EventTime 的时间戳。这样，Flink 将不会自动转换该字段的类型。
3. 使用 Table API 和 SQL 进行转换： 另一种方法是使用 Flink 的 Table API 和 SQL 在处理数据后对 datetime 字段进行转换。你可以使用 TO_TIMESTAMP 或者 CAST 函数将时间戳转换回 datetime 格式。

在 Flink CDC 中抓取 MySQL binlog 数据时，datetime 字段会被自动转换为时间戳形式。这是因为 Flink CDC 按照 MySQL 格式将 binlog 数据解析为 TIMESTAMP 类型，因此会将 datetime 字段自动转换为时间戳形式。
如果您想保留原始的 datetime 字段类型，可以在创建表的时候指定字段为 VARCHAR 类型，而不是 TIMESTAMP 类型。这样，Flink CDC 会按照原生字符串形式保留 datetime 字段。
另外，在 MySQL 中，可以考虑将 datetime 字段类型转换为 TIMESTAMP 类型，在 Flink 中再将它们转换为对应的 DATETIME 类型。但是这种方法可能会影响性能和空间利用率。

Apache Flink是一种流处理框架，它可以读取MySQL binlog日志，并将其转换为流数据。然而，由于Flink内部采用的时间戳格式与MySQL的datetime格式不同，所以在抓取binlog时，需要进行一定的转换才能正确地解析数据。
在处理MySQL datetime类型的字段时，你可以采取以下两种方法：

1. 使用Flink内置的时间转换器。你可以使用Flink的内置时间转换器将datetime类型转换为自定义的时间戳格式，例如：

val row = getRow(dt)
val timestamp = row.getAs[LocalDateTime]("your_column_name").atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant.toEpochMilli()

这里的getAs[LocalDateTime]方法用于将datetime类型转换为LocalDateTime对象，然后通过atZone方法将LocalDateTime对象转换为特定时区的ZonedDateTime对象，最后通过toInstant方法将ZonedDateTime对象转换为Instant对象，并进一步转换为毫秒级时间戳。

1. 使用第三方库进行转换。如果你不想使用内置的时间转换器，也可以使用其他的库来处理datetime类型。例如，你可以使用Joda-Time或Java8-Time等库进行转换。

总的来说，为了将MySQL的datetime类型转换为自定义的时间戳格式，你需要先将datetime类型转换为Flink支持的类型，然后再进行进一步的转换。你可以根据你的实际需要选择适合的方法。