请教下 mysql cdc 写入kafka_sink 'value.format' 请教下 mysq

在使用Debezium实现MySQL CDC（Change Data Capture）并写入Kafka时，value.format='debezium-json'会为每一种数据库操作生成独立的消息，包括INSERT、UPDATE和DELETE。这意味着更新操作会被拆分为两条消息：先删除旧记录，再插入新记录。

要将修改操作合并为一条记录，Debezium本身并不直接支持将UPDATE操作转换为单条“修改前后的差异”记录输出到Kafka。但您可以通过消费这些消息并在下游应用中处理它们，来间接实现这一需求。具体步骤如下：

1. 消费Debezium消息： 在Kafka的消费者端，您需要编写代码或配置流处理作业（如使用Flink、Kafka Streams或Spark Streaming等）来消费来自Debezium的变更事件流。

2. 合并变更事件：

   • 对于每个主题中的消息，检查消息的操作类型（op字段通常标识了操作类型，如c-创建/插入，u-更新，d-删除）。
   • 当检测到一个更新操作（u操作），您可以根据消息中的before和after字段来构建一个包含更改前后差异的记录。这两个字段分别包含了更新前后的数据快照。

3. 构造合并记录： 根据业务需求，设计一个新的JSON格式或其他格式，该格式能够表达一次更新操作的完整信息，即包含被修改字段的旧值和新值。例如：

   {
    "id": 123,
    "operation": "update",
    "before": {"field1": "oldValue1", "field2": "oldValue2"},
    "after": {"field1": "newValue1", "field2": "newValue2"}
   }
   

4. 生产合并后的消息（可选）： 如果需要，您可以将这个合并后的记录重新发布到另一个Kafka topic，供其他系统或服务以更友好的格式消费。

请注意，这种处理方式是在消息消费端完成的，而不是在Debezium写入Kafka时直接实现的。因此，它要求您具备一定的编程能力，并对所使用的流处理框架有深入理解。

参考角标：