问题一：Flink SQL中有没有行转列的函数？
Flink SQL中有没有行转列的函数？
参考答案：
在Flink SQL中，你可以使用内置的聚合函数GROUP_CONCAT来实现行转列的功能。这个函数会将输入数据按照指定的列进行分组，并将每个分组中的其他列的值拼接成一个字符串。例如，假设你有一个包含姓名和科目的表，并希望按姓名分组，同时将每个分组中的科目用逗号连接起来，可以使用如下查询：
SELECT name, GROUP_CONCAT(subject) as subjects FROM table GROUP BY name;
此外，如果你需要处理的数据存在一列包含多个子项的情况，比如一个名为"content_type"的列包含多个"{"url":"xxx"}"格式的子项，那么可以使用Flink自带的unnest函数（反嵌套）或者自定义的UDTF函数来解析这种复杂的数据结构。
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问题二：Flink CDC怎么获取source的schema?
Flink CDC自定义的 RichSinkFunction 里，怎么获取source的schema? 
参考答案：
在 Flink CDC 的自定义 RichSinkFunction 中，可以通过以下方式获取 source 的 schema：
- 首先，确保你的 RichSinkFunction 实现了
RichSinkFunction接口。 - 在
open方法中，通过RuntimeContext获取到ExecutionConfig。 - 使用
ExecutionConfig的getTableConfig()方法获取到TableConfig。 - 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。
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问题三：求助下Flink CDC，我 要监听100个库里，相同的20个表，咋写？
求助下Flink CDC，我 要监听100个库里，相同的20个表，咋写？之前就把所有库里的 order表订阅了。 
参考答案：
要监听100个库中的相同20个表，你可以使用Flink CDC的DebeziumSourceFunction来创建一个自定义的源函数。以下是一个示例代码：
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.connectors.debezium.DebeziumSourceFunction; import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment; 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 FlinkCDCExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建流处理环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 创建表执行环境 StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env); // 注册HiveCatalog HiveCatalog hiveCatalog = new HiveCatalog("default", "localhost:9083", "default"); tableEnv.registerCatalog("hive", hiveCatalog); tableEnv.useCatalog("hive"); // 定义要监听的表名列表 List<String> tableNames = Arrays.asList("table1", "table2", ..., "table20"); // 为每个表创建一个DebeziumSourceFunction实例 for (String tableName : tableNames) { DebeziumSourceFunction<String> sourceFunction = createDebeziumSourceFunction(tableName); env.addSource(sourceFunction).print(); } // 启动Flink作业 env.execute("Flink CDC Example"); } private static DebeziumSourceFunction<String> createDebeziumSourceFunction(String tableName) { return new DebeziumSourceFunction<>( tableName, new SimpleStringSchema(), new MyCustomDebeziumProperties() // 自定义Debezium属性 ); } }
在这个示例中，你需要将tableNames列表替换为你实际要监听的20个表的名称。同时，你需要实现一个自定义的MyCustomDebeziumProperties类，用于配置Debezium的相关属性。
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问题四：请问Flink CDC OracleConnector支持从指定scn同步么?
请问Flink CDC OracleConnector支持从指定scn同步么?
参考答案：
是的，Flink CDC OracleConnector支持从指定的System Change Number (SCN)同步数据。你可以通过设置oracle.scn.startup.mode参数来指定起始SCN，从而实现从指定SCN开始同步数据。
以下是一个示例代码：
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment; 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; import org.apache.flink.table.types.DataTypes; public class FlinkCDCExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建流处理环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); // 创建表执行环境 StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env); // 注册HiveCatalog HiveCatalog hiveCatalog = new HiveCatalog("default", "localhost:9083", "default"); tableEnv.registerCatalog("hive", hiveCatalog); tableEnv.useCatalog("hive"); // 定义源表和目标表的DDL String sourceDDL = "CREATE TABLE source_table (id INT, name STRING, age INT) WITH (...)"; String sinkDDL = "CREATE TABLE sink_table (id INT, name STRING, age INT) WITH (...)"; // 创建源表和目标表 tableEnv.executeSql(sourceDDL); tableEnv.executeSql(sinkDDL); // 使用Flink CDC将源表的数据同步到目标表，并指定起始SCN为1234567890 tableEnv.executeSql(""" CREATE TABLE sync_table ( ... -- 定义源表和目标表的字段类型和名称对应关系 ) WITH ( 'connector' = 'oracle-cdc', 'hostname' = 'localhost', 'port' = '1521', 'username' = 'your_username', 'password' = 'your_password', 'database' = 'your_database', 'scnStartupMode' = 'specific-scn', -- 指定起始SCN模式为specific-scn 'scn' = '1234567890' -- 指定起始SCN为1234567890 ) AS SELECT * FROM source_table; """); } }
在这个示例中，我们创建了一个名为sync_table的临时表，用于将源表source_table的数据同步到目标表sink_table。通过设置scnStartupMode参数为specific-scn，并指定起始SCN为1234567890，我们可以实现从指定SCN开始同步数据。
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问题五：Flink CDC mysql datetime 为0000-00-00 这种怎么过滤掉?
Flink CDC mysql datetime 为0000-00-00 这种怎么过滤掉?
参考答案：
自定义schema过滤
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