各位大佬，用flink cdc读取pg的json，json结构不一定，有办法用flinksql写入？

要使用Flink CDC读取PostgreSQL中的JSON数据，并将这些数据写入Elasticsearch（ES），可以按照以下步骤操作。由于JSON结构不固定，处理时需要特别注意动态Schema的解析和映射。

1. 配置PostgreSQL CDC源表

Flink CDC支持从PostgreSQL中捕获变更数据（CDC）。对于包含JSON字段的表，可以通过定义源表来读取数据。假设PostgreSQL表中有一个JSON字段data，其结构可能动态变化。

CREATE TABLE pg_source_table (
    id BIGINT,
    data STRING, -- JSON字段，存储为STRING类型
    PRIMARY KEY (id) NOT NULL -- 主键用于CDC同步
) WITH (
    'connector' = 'postgres-cdc',
    'hostname' = '<数据库主机>',
    'port' = '<数据库端口>',
    'username' = '<用户名>',
    'password' = '<密码>',
    'database-name' = '<数据库名>',
    'schema-name' = '<模式名>',
    'table-name' = '<表名>'
);

注意：
- data字段被定义为STRING类型，因为JSON结构不固定，无法提前定义明确的Schema。 - 如果JSON字段嵌套较深，可以通过JSON_VALUE函数提取特定路径的值。

2. 解析JSON字段

由于JSON结构不固定，建议在Flink SQL中使用JSON_VALUE函数提取所需字段。例如，如果需要提取data字段中的某个子字段name：

SELECT 
    id,
    JSON_VALUE(data, '$.name') AS name -- 提取JSON字段中的name值
FROM 
    pg_source_table;

说明：
- JSON_VALUE函数支持通过路径表达式提取JSON中的值。 - 如果JSON字段中存在数组或复杂嵌套结构，可以结合ARRAY或MAP类型进行进一步处理。

3. 定义Elasticsearch目标表

在Elasticsearch中，JSON字段可以直接存储为object或nested类型。定义目标表时，可以将data字段映射为object类型。

CREATE TABLE es_sink_table (
    id BIGINT,
    data STRING, -- JSON字段，存储为STRING类型
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED -- Elasticsearch不强制主键约束
) WITH (
    'connector' = 'elasticsearch-7',
    'hosts' = '<Elasticsearch地址>',
    'index' = '<索引名>',
    'format' = 'json' -- 使用JSON格式写入
);

注意：
- data字段仍然以STRING类型传递到Elasticsearch，Elasticsearch会自动将其解析为JSON对象。 - 如果需要更复杂的映射，可以在Elasticsearch中手动定义索引模板。

4. 数据写入逻辑

将PostgreSQL中的数据通过Flink SQL写入Elasticsearch。如果需要对JSON字段进行额外处理，可以在INSERT INTO语句中添加逻辑。

INSERT INTO es_sink_table
SELECT 
    id,
    data -- 直接传递JSON字段
FROM 
    pg_source_table;

如果需要对data字段进行部分提取或转换，可以结合JSON_VALUE或其他自定义函数处理。例如：

INSERT INTO es_sink_table
SELECT 
    id,
    CONCAT('{"name": "', JSON_VALUE(data, '$.name'), '"}') AS data -- 构造新的JSON字符串
FROM 
    pg_source_table;

5. 注意事项

• 动态Schema处理：由于JSON结构不固定，建议在Elasticsearch中启用动态映射（Dynamic Mapping），以便自动处理新增字段。
• 性能优化：对于大规模数据同步，建议调整Flink的Checkpoint间隔和并行度，确保数据写入的稳定性和效率。
• 错误处理：如果JSON字段中存在非法格式，可以通过设置json.ignore-parse-errors参数忽略解析错误。

总结

通过上述步骤，您可以使用Flink CDC读取PostgreSQL中的JSON数据，并将其写入Elasticsearch。关键点在于： 1. 将JSON字段作为STRING类型处理，避免Schema冲突。 2. 使用JSON_VALUE函数提取特定字段，或直接将JSON字段传递到Elasticsearch。 3. 在Elasticsearch中启用动态映射，以适应JSON结构的变化。

希望以上内容能帮助您顺利完成任务！