Flink CDC里 CDC 3.0怎么配置transform操作?

Flink CDC里 CDC 3.0怎么配置transform操作?

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小小鹿鹿鹿 2024-02-01 17:41:47 147 分享 版权
阿里云 AI 助理回答

在Flink CDC 3.0中,transform操作用于对流经Flink管道的数据进行处理和转换。通过配置YAML文件中的transform模块,可以实现数据的投影、过滤、列裁剪、计算列等功能。以下是详细的配置方法和步骤:


1. Transform模块的基本语法结构

transform模块的语法结构如下:

transform:
 - source-table: <上游表名>
   projection: <投影规则>
   filter: <过滤规则>
   primary-keys: <主键列表>
   partition-keys: <分区键列表>
   table-options: <额外配置信息>
   description: <描述信息>
   converter-after-transform: <转换器>

2. 配置项详解

以下是transform模块中各配置项的具体含义及使用方法:

(1) source-table

  • 含义:指定需要应用转换规则的上游表。
  • 是否必填:是。
  • 支持功能:支持使用正则表达式匹配多个表。
  • 示例
    source-table: db.tbl1
    

(2) projection

  • 含义:定义保留或新增的列,类似于SQL中的SELECT语句。
  • 是否必填:否。
  • 注意事项
    • 如果不填写,则不会对列进行任何修改。
    • 如果需要同步上游表结构变更到下游,需手动定义projection: *
  • 示例
    • 保留部分列:
    projection: id, name
    
    • 定义计算列:
    projection: id, id + 1 AS inc_id
    

(3) filter

  • 含义:定义行过滤规则,类似于SQL中的WHERE语句。
  • 是否必填:否。
  • 示例
    filter: age > 18
    

(4) primary-keys

  • 含义:设置转换后Schema的主键列表。
  • 是否必填:否。
  • 默认行为:如果不填写,则保留原Schema的主键定义。
  • 示例
    primary-keys: id
    

(5) partition-keys

  • 含义:设置转换后的分区键列表。
  • 是否必填:否。
  • 默认行为:如果不填写,则保留原Schema的分区键定义。
  • 示例
    partition-keys: region
    

(6) table-options

  • 含义:传递给Sink的额外配置信息。
  • 是否必填:否。
  • 格式key=value形式,多个配置项用逗号分隔。
  • 示例
    table-options: bucket=10, comment='example'
    

(7) description

  • 含义:为该transform块添加描述信息。
  • 是否必填:否。

(8) converter-after-transform

  • 含义:在transform后对数据进行额外处理的转换器。
  • 是否必填:否。
  • 支持值:目前仅支持SOFT_DELETE(VVR 8.0.11及以上版本支持)。
  • 示例
    converter-after-transform: SOFT_DELETE
    

3. 示例:完整的Transform配置

以下是一个完整的transform模块配置示例,展示如何对数据进行投影、过滤和计算列操作:

transform:
 - source-table: db.tbl1
   projection: id, name, salary * 1.1 AS adjusted_salary
   filter: salary > 5000
   primary-keys: id
   partition-keys: department
   table-options: bucket=5
   description: Adjust salaries and filter high earners

4. 注意事项

  • 计算列限制:计算列的表达式不能引用其他计算列的值,即使被引用的列出现在该计算列之前。例如,以下配置是非法的:

    projection: a, b AS c, c AS d
    

    原因c依赖于b,而d又依赖于c,这会导致解析错误。

  • 表结构变更同步:如果需要将上游表结构变更自动同步到下游,必须显式定义projection: *,否则可能导致下游表结构不同步。

  • 性能优化:在增量读取阶段,Flink CDC 3.0会自动关闭空闲读取器以节省计算资源,因此无需手动管理连接。


5. 总结

通过上述配置,您可以灵活地使用Flink CDC 3.0的transform模块对数据进行处理和转换。根据实际需求,合理配置projectionfilter等参数,能够满足复杂的数据同步场景。

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