flink 怎么解析mysql binlog的日志。比如insert 多条数据到mysql

Apache Flink 本身并不直接支持解析MySQL的binlog日志，但你可以通过集成第三方库或自定义实现来完成这个任务。一个常用的工具是debezium，它提供了与Flink集成的能力，可以用来解析MySQL的binlog并转换成数据流。

对于你提到的场景，即binlog中包含多条插入记录（在JSON的data字段下是一个数组），可以通过以下步骤处理：

使用Debezium + Flink

1. 添加依赖：首先确保你的Flink项目中包含了Debezium的依赖。如果你使用的是Maven，可以在pom.xml文件中添加如下依赖：

<dependency>
    <groupId>io.debezium</groupId>
    <artifactId>debezium-connector-mysql</artifactId>
    <version>${debezium.version}</version>
</dependency>
<!-- 注意替换${debezium.version}为实际版本号 -->

1. 配置Debezium Source：在Flink程序中配置Debezium MySQL源，指定要监听的数据库、表以及如何处理事件。特别地，为了处理数组形式的数据，你可能需要自定义一个DeserializationSchema来解析每一条变更事件。

Properties props = new Properties();
props.setProperty("connector.class", "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector");
props.setProperty("database.hostname", "your_host");
props.setProperty("database.port", "3306");
props.setProperty("database.user", "username");
props.setProperty("database.password", "password");
props.setProperty("database.server.id", "85744");
props.setProperty("database.server.name", "dbserver1");
props.setProperty("database.whitelist", "your_database");
props.setProperty("table.whitelist", "your_database.your_table");
// 其他配置...

// 自定义DeserializationSchema来处理数组数据
class CustomDeserializationSchema implements DebeziumDeserializationSchema<String> {
    @Override
    public void deserialize(SourceRecord record, Collector<String> out) throws Exception {
        // 解析record中的数据，这里假设data字段包含了你需要的数组
        Struct value = (Struct) record.value();
        Struct source = value.getStruct("source");
        // 根据实际情况解析data字段，这里仅为示例
        String data = value.getString("data");
        // 处理data中的数组，例如将其打平为多条记录输出
        // ...
        out.collect(...);
    }

    @Override
    public TypeInformation<String> getProducedType() {
        return TypeInformation.of(String.class);
    }
}

FlinkJdbcInputFormat jdbcInput = JdbcInputFormat.buildJdbcInputFormat()
    .setDrivername("com.mysql.jdbc.Driver")
    .setDBUrl("jdbc:mysql://your_host:3306/your_database")
    .setUsername("username")
    .setPassword("password")
    .setQuery("SELECT * FROM your_table") // 这里仅作为示例，实际上应由Debezium捕获变更
    .setRowTypeInfo(new RowTypeInfo(...)) // 设置类型信息
    .finish();

DataStream<String> stream = env.createInput(jdbcInput)
    .map(new MapFunction<Row, String>() {
        @Override
        public String map(Row value) throws Exception {
            // 实际上应该使用DebeziumSourceFunction和自定义的DeserializationSchema
            // 这里仅作示意
            return ...;
        }
    });

// 实际应用中，你应该使用如下的方式创建SourceFunction，并使用自定义的DeserializationSchema
// FlinkCDC<String> cdc = FlinkCDC.<String>builder()
//     .hostname("your_host")
//     .port(3306)
//     .username("username")
//     .password("password")
//     .databaseList("your_database")
//     .tableList("your_database.your_table")
//     .deserializer(new CustomDeserializationSchema())
//     .build();

// DataStream<String> stream = env.addSource(cdc);

请注意，上述代码片段中关于如何直接使用Debezium与Flink集成的部分进行了简化和示意性描述。实际上，你可能需要利用Flink的SQL Connector或者更直接地基于Flink的SourceFunction接口来集成Debezium，以实现对MySQL binlog的实时读取和解析。具体实现细节会根据你的需求和Flink版本有所不同。