Flink-cdc-tidb是不是需要自己写tikv的序列化，Flink-cdc本身不包含序列化的能力吗
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Flink CDC 本身提供了序列化和反序列化的能力，但针对特定的数据库或存储系统（如 TiDB 和其底层存储 TiKV），可能需要根据具体场景进行自定义序列化逻辑。以下是详细解答：
Flink CDC 是基于 Flink 的流处理框架构建的，其核心功能是捕获数据库的变更数据（Change Data Capture, CDC）并将其传输到下游系统。Flink CDC 提供了内置的序列化和反序列化机制，能够处理常见的数据格式（如 JSON、Avro 等）以及与多种数据库的连接器（如 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等）。
RowData）。对于大多数常见场景，Flink CDC 已经内置了对这些数据格式的支持。DebeziumDeserializationSchema）来处理特定的数据格式或字段类型。TiDB 是一个分布式 NewSQL 数据库，其底层存储引擎是 TiKV。TiKV 使用键值对（Key-Value）存储数据，并通过 Raft 协议保证数据一致性。在使用 Flink CDC 捕获 TiDB 的变更数据时，可能会遇到以下情况：
如果您需要为 TiDB 或 TiKV 实现自定义序列化器，可以参考以下步骤：
实现 DebeziumDeserializationSchema 接口：
DebeziumDeserializationSchema 接口，并重写 deserialize 方法。deserialize 方法中，您可以解析 TiDB 的变更日志（如 JSON 格式），并将其转换为 Flink 的内部数据结构（如 RowData）。public class CustomTiDBDeserializer implements DebeziumDeserializationSchema<RowData> {
@Override
public void deserialize(SourceRecord record, Collector<RowData> out) throws Exception {
// 解析 SourceRecord，提取变更数据
Struct value = (Struct) record.value();
String op = value.getString("op"); // 获取操作类型（INSERT/UPDATE/DELETE）
Struct after = value.getStruct("after"); // 获取变更后的数据
// 将数据转换为 RowData 并输出
RowData rowData = convertToRowData(after);
out.collect(rowData);
}
private RowData convertToRowData(Struct data) {
// 实现数据转换逻辑
return ...;
}
}
配置自定义序列化器：
MySqlSource 或其他相关组件。MySqlSource<RowData> mySqlSource = MySqlSource.<RowData>builder()
.hostname("localhost")
.port(3306)
.databaseList("test_db")
.tableList("test_db.test_table")
.deserializer(new CustomTiDBDeserializer()) // 使用自定义序列化器
.build();
测试和优化：
综上所述，Flink CDC 本身并不包含对 TiKV 的原生序列化支持。如果需要直接操作 TiKV 的底层数据，则需要自行实现序列化逻辑；如果仅使用 TiDB 的变更日志，则可以通过自定义反序列化器来解析这些日志。
