Flink CDC中flinksql采集mysql，这怎么解析到kafka，有方法解决吗？

在Flink CDC中，当MySQL字段类型为BLOB且数据是压缩后写入时，解析到Kafka需要特别处理。以下是详细的解决方案：

1. 问题分析

• MySQL中的BLOB类型在Flink中默认映射为BYTES类型。
• 如果BLOB字段存储的是压缩数据（如GZIP、ZLIB等），直接映射为BYTES会导致数据无法被正确解析。
• 需要在Flink SQL中对BLOB字段进行解压缩处理，并将解压后的数据写入Kafka。

2. 解决方案

步骤1：定义源表

在定义MySQL CDC源表时，将BLOB字段映射为BYTES类型。例如：

CREATE TABLE mysql_cdc_source (
    id BIGINT,
    compressed_data BYTES, -- BLOB字段映射为BYTES
    PRIMARY KEY(id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    'hostname' = '<yourHostname>',
    'port' = '3306',
    'username' = '<yourUsername>',
    'password' = '<yourPassword>',
    'database-name' = '<yourDatabaseName>',
    'table-name' = '<yourTableName>'
);

步骤2：解压缩处理

使用Flink的UDF（用户自定义函数）对BYTES类型的数据进行解压缩。以下是一个示例UDF实现：

import org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction;
import java.util.zip.GZIPInputStream;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;

public class DecompressFunction extends ScalarFunction {
    public String eval(byte[] compressedData) throws Exception {
        // 使用GZIP解压缩
        GZIPInputStream gzipInputStream = new GZIPInputStream(new ByteArrayInputStream(compressedData));
        ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();
        byte[] buffer = new byte[1024];
        int len;
        while ((len = gzipInputStream.read(buffer)) > 0) {
            outputStream.write(buffer, 0, len);
        }
        return outputStream.toString("UTF-8"); // 假设解压后是字符串
    }
}

将上述UDF编译为JAR包并上传到Flink集群。

步骤3：注册UDF

在Flink SQL中注册UDF：

CREATE FUNCTION decompress AS 'com.example.DecompressFunction';

步骤4：定义目标表

创建Kafka目标表，用于接收解压后的数据：

CREATE TABLE kafka_sink (
    id BIGINT,
    decompressed_data STRING -- 解压后的数据
) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'output_topic',
    'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
    'format' = 'json'
);

步骤5：数据转换与写入

通过SQL查询将解压后的数据写入Kafka：

INSERT INTO kafka_sink
SELECT 
    id,
    decompress(compressed_data) AS decompressed_data -- 调用UDF解压缩
FROM mysql_cdc_source;

3. 注意事项

• 压缩格式：上述示例假设BLOB字段使用GZIP压缩。如果使用其他压缩格式（如ZLIB、LZ4等），需要调整UDF中的解压缩逻辑。
• 数据类型：如果解压后的数据不是字符串（如JSON、二进制数据等），需要根据实际需求调整UDF的返回类型和处理逻辑。
• 性能影响：解压缩操作会增加计算开销，建议在高并发场景下评估性能影响。

4. 总结

通过上述方法，可以成功解析MySQL中压缩的BLOB字段，并将解压后的数据写入Kafka。关键在于使用UDF对BYTES类型的数据进行解压缩处理，并确保目标表的Schema与解压后的数据格式匹配。