实时计算 Flink版产品使用合集之如何重写序列化器

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStreamAPI、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

问题一:Flink CDC的ddl里字段类型是啥?

Flink CDC的ddl里字段类型是啥?



参考答案:

test_datetime2 datetime(3)



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问题二:Flink CDC在ontimer里面注册后就出现问题了,控制台会一直不断打印?

Flink CDC在ontimer里面注册后就出现问题了,控制台会一直不断打印?



参考答案:

这个没问题吧 每隔10s 打印一次,process 里面只注册一次就够了 加个标识



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问题三:flinkcdc的序列化器怎么重写?有教程吗?

flinkcdc的序列化器怎么重写?有教程吗?



参考答案:

重写 FlinkCDC 的序列化器需要一些步骤,以下是一个简化的教程:

创建自定义反序列化器类:你需要创建一个类,实现 DeserializationSchema 接口或扩展 SimpleDeserializationSchema 类。这个类将包含从 Kafka 消息中解析数据并转换为你的应用程序所需格式的逻辑。

实现反序列化器方法:

open(Configuration parameters, SerializationSchema.InitializationContext context): 打开反序列化器,通常用于初始化任何需要的资源。

deserialize(byte[] message, String topic, int partition, long offset): 从 Kafka 消息中反序列化数据。

配置 FlinkCDC Connector:在 FlinkCDC 的配置中,你需要指定使用自定义的反序列化器。这通常在连接器配置中完成,例如:

java

properties.put("debezium.value.schema.type", "json");

properties.put("debezium.value.schema.json.value.type", "string");

在 Flink 应用程序中使用自定义反序列化器:在创建 FlinkCDCSource 时,你需要提供自定义的反序列化器实例。

测试和验证:运行你的 Flink 应用程序并验证从 Kafka 读取的数据是否正确反序列化。

注意:以上步骤是一个简化的教程,实际应用中可能涉及更多的细节和最佳实践。建议深入阅读 FlinkCDC 的官方文档和源代码,以更全面地理解如何重写序列化器以及如何优化性能和错误处理。



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问题四:Flink CDC没有数据过来定时器就不会触发,这个怎么破?

Flink CDC没有数据过来定时器就不会触发,这个怎么破?



参考答案:

用处理时间定时器registerProcessingTimeTimer,定时器里面可以自定义设置,定时或者自定义数量



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问题五:有个flink cdc程序,这段时间我无法感知程序是否在运行,有没有办法在程序中加入发送心跳?

有个flink cdc程序,程序运行时有空窗期没有数据,这段时间我无法感知程序是否在运行,有没有办法在程序中加入发送心跳?



参考答案:

datastream 写个定时器



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