Flink CDC怎么获取source的schema?

在 Flink CDC 的自定义 RichSinkFunction 中，可以通过以下方式获取 source 的 schema：

1. 首先，确保你的 RichSinkFunction 实现了 RichSinkFunction 接口。
2. 在 open 方法中，通过 RuntimeContext 获取到 ExecutionConfig。
3. 使用 ExecutionConfig 的 getTableConfig() 方法获取到 TableConfig。
4. 最后，通过 TableConfig 的 getSchema() 方法获取到 source 的 schema。

以下是一个简单的示例代码：

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.catalog.ObjectPath;
import org.apache.flink.table.catalog.ResolvedSchema;
import org.apache.flink.table.catalog.Schema;
import org.apache.flink.table.catalog.TableCatalog;
import org.apache.flink.table.catalog.hive.HiveCatalog;
import org.apache.flink.table.descriptors.SchemaDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.TableDescriptor;
import org.apache.flink.table.factories.TableFactory;
import org.apache.flink.table.factories.utils.FactoryUtil;

public class CustomRichSinkFunction extends RichSinkFunction<MySourceData> {
    private TableCatalog tableCatalog;
    private String tableName;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        // 创建 TableCatalog 实例
        tableCatalog = new HiveCatalog(new HiveConf());
        // 注册表
        tableCatalog.registerTable(new ObjectPath("default", "my_source_table"), new TableDescriptor(new SchemaDescriptor(new ResolvedSchema())));
        // 获取 TableFactory
        TableFactory tableFactory = FactoryUtil.findFactory(tableCatalog, new ObjectPath("default", "my_source_table"));
        // 获取 TableEnvironment
        StreamTableEnvironment tableEnvironment = StreamTableEnvironment.create(parameters);
        // 加载表结构
        tableEnvironment.loadAs("insert into " + tableName + " ...", tableFactory);
    }

    @Override
    public void invoke(MySourceData value, Context context) throws Exception {
        // 获取 source 的 schema
        TypeInformation<?>[] fieldTypes = value.getClass().getDeclaredFields().stream()
                .map(field -> TypeInformation.of(field.getType()))
                .toArray(TypeInformation[]::new);
        Schema sourceSchema = new Schema(fieldTypes);

        // 在这里处理数据，并使用 sourceSchema 进行转换
    }
}

在这个示例中，我们首先创建了一个 TableCatalog 实例，并注册了一个名为 my_source_table 的表。然后，我们通过 TableFactory 和 TableEnvironment 加载了表的结构，并将其存储在 sourceSchema 变量中。在 invoke 方法中，我们可以使用这个 sourceSchema 来处理数据并进行转换。

在Apache Flink的CDC（Change Data Capture）场景下，如果你自定义了一个RichSinkFunction来处理从源数据库捕获的变更数据，并希望获取源数据的schema信息，通常情况下并不直接在SinkFunction中访问source的原始schema。不过，你可以通过以下方式间接获取或利用schema：

1. 使用Flink SQL CDC Source：

   • 如果你是在Flink SQL中使用了内置的或者第三方的CDC connector（例如MySQL CDC、PostgreSQL CDC等），并且sink端的数据格式是结构化的（如Avro、JSON等），可以通过Flink的类型系统获取到转换后的数据类型信息。这意味着，当你在写入数据时，每个字段已经根据Flink表的schema进行了映射。

2. Schema Registry集成：

   • 对于具有schema管理功能的消息中间件（如Kafka与Confluent Schema Registry配合），可以在消费端从Schema Registry获取对应Topic的schema，但这不是直接从Flink CDC source获取的。

3. SourceRecord和DeserializationSchema：

   • 如果你在纯DataStream API中开发，可以定制一个DeserializationSchema来解析源数据。在这个类中，可以实现解析逻辑并从源数据的元数据中获取schema信息。对于某些连接器（比如Debezium提供的connector），其SourceRecord对象可能包含了关于源数据的schema信息。

4. Schema信息传递：

   • 在自定义的CDC流程中，如果源头已经有了schema信息，可以考虑在数据转换过程中将必要的schema信息作为额外的元数据携带在数据流中，然后在RichSinkFunction中读取这些元数据。

举个例子，在Flink的DataStream API中，如果你自定义了一个DeserializationSchema并实现了getProducedType()方法，这个方法返回的就是Flink内部表示的schema类型，而在RichSinkFunction中，可以从传入的IN类型元素获取相应的字段信息。但请注意，这并不是直接获取源数据库的原始schema，而是经过Flink DeserializationSchema转换后的schema。