Flink CDC在处理数据时,会将字段名转换为小写

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简介: 【2月更文挑战第15天】Flink CDC在处理数据时,会将字段名转换为小写

Flink有人遇到这个问题不?
Q FlinkCDC全量没问题,增量报错fileisnotavalidfieldname
源端oradle和目标mysql库都没有fle字段:
Causedby:com.ververicadc.connectrs.shaded.rgapache.kafkaonnect.rrs.DataExceptin:fleisnotavalidfed
name

这个问题可能是由于Flink CDC在解析Oracle数据库中的数据时遇到了错误。在Oracle数据库中,字段名是区分大小写的,所以如果存在大写字母的字段名,那么在处理数据时需要特别注意。

另外,Flink CDC在处理数据时,会将字段名转换为小写,这可能也会导致一些问题。例如,如果你的表中有字段名为"ID",那么Flink CDC会将其转换为"id",如果在目标数据库中存在名为"id"的字段,那么可能会导致数据写入错误。

为了解决这个问题,你可以尝试以下方法:

  1. 在源数据库中,将所有字段名转换为全小写。这可以通过编写一个存储过程来实现,或者使用第三方工具。

  2. 在Flink CDC的配置文件中,添加一个映射关系,将源数据库中的字段名映射为目标数据库中的字段名。例如,如果你的源数据库中有字段名为"ID",而目标数据库中有字段名为"user_id",那么你可以添加以下配置:

"column.mapping": [
{
"from": "ID",
"to": "user_id"
}
]

这个问题可能是由于Flink的任务图(job graph)出现了循环。在Flink中,任务图是由数据流和转换操作组成的,如果任务图中出现了循环,那么Flink将无法确定任务的执行顺序,从而导致无法生成有效的执行计划。

出现这种情况的原因可能有以下几种:

  1. 数据流连接错误:你可能在两个数据流之间建立了错误的连接,导致数据流形成了循环。

  2. 转换操作嵌套错误:你可能在一个转换操作中嵌套了另一个转换操作,导致转换操作形成了循环。

为了解决这个问题,你需要检查你的代码,确保所有的数据流和转换操作都是正确的,没有任何循环。你可以从你的数据的源头开始,逐步检查每一个转换操作和数据流,直到找到问题的根源。

如果问题仍然存在,你可能需要提供更详细的代码信息,以便我们能够更好地帮助你解决问题。

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