flink cdc从MySQLSource读取后怎么转换成canal json格式数据输出？

要将Flink CDC从MySQLSource读取的数据转换为Canal JSON格式输出，可以按照以下步骤进行配置和实现：

1. 配置 MySQLSource

首先，使用 Flink CDC 的 MySQLSource 读取 MySQL 数据库的变更日志。以下是配置示例：

MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
    .hostname("yourHostname") // MySQL数据库的IP地址或主机名
    .port(yourPort)           // MySQL数据库服务的端口号
    .databaseList("yourDatabaseName") // 指定捕获的数据库
    .tableList("yourDatabaseName.yourTableName") // 指定捕获的表
    .username("yourUsername") // MySQL用户名
    .password("yourPassword") // MySQL密码
    .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // 将SourceRecord转为JSON格式的String
    .build();

注意：这里使用了 JsonDebeziumDeserializationSchema 将数据反序列化为 JSON 格式。

2. 转换为 Canal JSON 格式

Flink 支持将 Debezium JSON 格式的变更日志转换为 Canal JSON 格式。可以通过自定义的 MapFunction 或者内置的转换规则来完成这一操作。

示例代码：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;

public class MySQLToCanalJSON {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 配置 MySQLSource
        MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
            .hostname("yourHostname")
            .port(yourPort)
            .databaseList("yourDatabaseName")
            .tableList("yourDatabaseName.yourTableName")
            .username("yourUsername")
            .password("yourPassword")
            .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema())
            .build();

        // 读取 MySQL 数据流
        DataStream<String> mysqlStream = env.fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL Source");

        // 转换为 Canal JSON 格式
        DataStream<String> canalJsonStream = mysqlStream.map(record -> {
            // 假设 record 是 Debezium JSON 格式
            // 使用自定义逻辑将其转换为 Canal JSON 格式
            return convertToCanalJson(record);
        });

        // 输出到目标系统（例如 Kafka）
        canalJsonStream.print(); // 打印到控制台，或者写入 Kafka 等存储

        env.execute("MySQL to Canal JSON");
    }

    private static String convertToCanalJson(String debeziumJson) {
        // 实现 Debezium JSON 到 Canal JSON 的转换逻辑
        // 示例：解析 Debezium JSON 并重新构造为 Canal JSON
        // 这里可以根据实际需求使用 JSON 库（如 Jackson 或 Gson）进行处理
        return debeziumJson; // 返回转换后的 Canal JSON 字符串
    }
}

3. 输出到 Kafka

如果需要将转换后的 Canal JSON 数据输出到 Kafka，可以使用 Flink 的 Kafka Sink 连接器。以下是配置示例：

import org.apache.flink.connector.kafka.sink.KafkaSink;
import org.apache.flink.connector.kafka.sink.KafkaRecordSerializationSchema;

KafkaSink<String> kafkaSink = KafkaSink.<String>builder()
    .setBootstrapServers("yourKafkaBroker") // Kafka Broker 地址
    .setRecordSerializer(KafkaRecordSerializationSchema.builder()
        .setTopic("yourTopicName") // Kafka Topic 名称
        .setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema()) // 使用字符串序列化
        .build())
    .build();

canalJsonStream.sinkTo(kafkaSink);

4. 关键配置项说明

• format: 在 Kafka Sink 中，确保指定的格式为 canal-json，以便下游系统能够正确解析。
• canal-json.ignore-parse-errors: 如果需要忽略解析错误，可以设置为 true。
• canal-json.timestamp-format.standard: 指定时间戳格式，支持 SQL 和 ISO-8601 两种标准。

5. 注意事项

• Debezium JSON 转换逻辑：在 convertToCanalJson 方法中，需要根据 Debezium JSON 的结构手动映射到 Canal JSON 的字段。例如，before 和 after 字段需要分别映射到 old 和 data 字段。
• 性能优化：如果数据量较大，建议调整 Flink 的并行度和 Kafka 的分区数以提高吞吐量。
• 兼容性：确保 Flink 版本与 Kafka、MySQL 连接器版本兼容，避免因版本不匹配导致的问题。

通过以上步骤，您可以成功将 Flink CDC 从 MySQLSource 读取的数据转换为 Canal JSON 格式，并输出到目标系统（如 Kafka）。