Flink CDC里这种写法 怎么修改一下？

在 Flink CDC 中，您提到的写法需要根据具体的场景和需求进行调整。以下是针对常见问题和配置的详细说明及修改建议：

1. 重复事件处理

如果您的作业在故障恢复时可能会遇到重复的变更事件（例如 Maxwell、Canal 或 Debezium 投递的事件），可以通过以下方式解决：

• 设置参数：将作业参数 table.exec.source.cdc-events-duplicate 设置为 true。
• 定义主键：确保源表上定义了 PRIMARY KEY，以便 Flink 系统生成一个额外的有状态算子，使用主键对变更事件去重并生成规范化的 changelog 流。

示例：

CREATE TABLE source_table (
    user_id BIGINT,
    item_id BIGINT,
    behavior STRING,
    PRIMARY KEY (user_id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'user_behavior',
    'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
    'value.format' = 'canal-json',
    'table.exec.source.cdc-events-duplicate' = 'true'
);

2. 元数据字段的使用

如果您需要在表中使用元数据字段（如 origin_database、origin_table 等），可以通过 METADATA 关键字声明这些字段，并将其映射到对应的元数据路径。

示例：

CREATE TABLE source_table (
    origin_database STRING METADATA FROM 'value.database' VIRTUAL,
    origin_table STRING METADATA FROM 'value.table' VIRTUAL,
    origin_ts TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'value.ingestion-timestamp' VIRTUAL,
    user_id BIGINT,
    item_id BIGINT,
    behavior STRING
) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'user_behavior',
    'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
    'value.format' = 'canal-json'
);

注意：元数据字段是虚拟列，不会存储在物理表中，但可以在查询中使用。

3. 全增量一体消费模式

如果您希望实现全量和增量数据的一体化消费（例如 Hologres 的 Binlog 消费），可以启用 cdcMode 参数，并确保目标表有主键。

示例：

CREATE TABLE hologres_source_table (
    id INTEGER,
    title VARCHAR,
    body VARCHAR
) WITH (
    'connector' = 'hologres',
    'dbname' = '<yourDbname>',
    'tablename' = '<yourTablename>',
    'username' = '<yourAccessID>',
    'password' = '<yourAccessSecret>',
    'endpoint' = '<yourEndpoint>',
    'binlog' = 'true',
    'cdcMode' = 'true',
    'binlogMaxRetryTimes' = '10',
    'binlogRetryIntervalMs' = '500',
    'binlogBatchReadSize' = '100'
);

适用场景： - 历史数据不包含 Binlog，但需要消费所有数据。 - 目标表必须有主键，推荐在 CDC 模式下使用。

4. Debezium 数据解析问题

如果您使用 Debezium PostgreSQL Connector 捕获变更数据，请确保被监控表的 REPLICA IDENTITY 已被配置为 FULL，否则 Flink SQL 可能无法正确解析数据。

解决方法：

ALTER TABLE <your-table-name> REPLICA IDENTITY FULL;

说明：当 REPLICA IDENTITY 配置为 FULL 时，更新和删除事件将包含所有列的完整值；否则，before 字段可能只包含主键字段或为空。

5. Schema 兼容性变更

如果需要对表结构进行变更（如新增字段或修改字段），请确保变更属于兼容性变更，以避免影响下游算子。

• 完全兼容变更：新增字段且下游未使用该字段。
• 部分兼容变更：修改字段逻辑，但不影响下游计算结果。
• 不兼容变更：修改连接器类型或表名。

示例：

-- 原始表结构
CREATE TABLE MyTable (
    a INT,
    b BIGINT,
    c VARCHAR
) WITH ('connector' = 'datagen');

-- 新增字段 d（完全兼容）
CREATE TABLE MyTable (
    a INT,
    b BIGINT,
    c VARCHAR,
    d INT
) WITH ('connector' = 'datagen');

注意：修改主键或分片列可能导致状态不兼容，需谨慎操作。

6. 自定义连接器

如果您需要使用自定义连接器（如社区版 SQL Server CDC 连接器），可以按照以下步骤操作：

1. 克隆 GitHub 仓库并切换到指定版本分支。
2. 修改连接器工厂类的标识符（factoryIdentifier）。
3. 编译打包子模块。
4. 在 Flink 开发控制台上传 JAR 文件并创建自定义连接器。
5. 在 SQL 作业中使用自定义连接器名称。

示例：

@Override
public String factoryIdentifier() {
    return "sqlserver-cdc-test";
}

SQL 作业中引用：

CREATE TABLE source_table (
    ...
) WITH (
    'connector' = 'sqlserver-cdc-test',
    ...
);

重要：区分 flink-connector-xxx 和 flink-sql-connector-xxx，根据需求选择合适的依赖。

通过以上修改和配置，您可以根据具体需求优化 Flink CDC 的写法。如果有进一步的问题或特定场景的需求，请提供更多细节以便更精确地解答。