大佬们请问一下flinkcdc怎么同步oracle中的rowid？

在使用Flink CDC同步Oracle数据库中的数据时，可以通过以下步骤来同步Oracle中的ROWID：

确保在Oracle数据库中创建表时，指定了ROWID作为表的主键或唯一键。ROWID是Oracle数据库中每行数据的唯一标识符，它由数据库自动生成和维护。
在Flink CDC中，使用Table API或SQL API创建一个虚拟表，该表与Oracle数据库中的表结构相同，并包含ROWID列。
配置Flink CDC的Table Source，使其连接到Oracle数据库并捕获数据变更。确保在Table Source的配置中指定了要同步的表，并使用适当的连接字符串和认证信息连接到Oracle数据库。
在Flink CDC的Table Source配置中，启用ROWID同步。这可以通过在配置文件中设置相关参数或使用Flink API中的相关选项来实现。具体配置选项可能因Flink CDC版本和Oracle数据库版本而有所不同，请参考相关文档和示例代码以获取详细信息。
启动Flink CDC作业，并监视数据同步过程。通过查询虚拟表或查看Flink CDC的日志和监控指标，确保数据同步正在进行，并且ROWID列的值正在被正确同步。
需要注意的是，Flink CDC在同步Oracle数据库中的数据时，默认会捕获并同步ROWID列的值。然而，如果在Oracle数据库中对表进行了DDL操作（例如添加、删除或修改列），可能需要重新配置Flink CDC以适应新的表结构，并确保ROWID列的正确同步。

此外，Flink CDC的版本和Oracle数据库的版本可能会对同步ROWID的方式产生影响。在使用特定版本的Flink CDC和Oracle数据库时，请参考相关文档和示例代码以获取详细的配置指南和最佳实践。

在 Flink 中使用 Flink CDC 同步 Oracle 数据库中的数据时，并不直接支持同步 rowid 字段。Flink CDC 是通过监听 Oracle 数据库的 Redo Log 来获取数据变更，并将其转化为 Flink 的数据流。

但是，你可以通过在 Oracle 表中添加一个额外的字段来实现类似的功能。可以创建一个新的列，例如 ROWID，并在表中使用一个触发器来将 ROWID 字段设置为 ROWID 值。

以下是一个示例的 Oracle 表创建语句和触发器定义：

-- 创建表时添加 ROWID 字段
CREATE TABLE your_table (
  id NUMBER,
  name VARCHAR2(100),
  rowid_value VARCHAR2(100)
);

-- 创建触发器，将 ROWID 字段设置为 ROWID 值
CREATE OR REPLACE TRIGGER your_trigger
BEFORE INSERT OR UPDATE ON your_table
FOR EACH ROW
BEGIN
  :NEW.rowid_value := :NEW.ROWID;
END;

这样，每次有新的数据插入或更新时，触发器会将 rowid_value 字段设置为当前行的 ROWID 值。然后，你可以使用 Flink CDC 监听 your_table 表并将 rowid_value 字段作为数据的一部分进行同步。

Flink CDC 可以同步 Oracle 中的 rowid，但是需要一些额外的配置。

首先，确保 Flink CDC 的版本与 Oracle 数据库的版本兼容。然后，在 Flink CDC 的连接配置中，需要指定要同步的源表和目标表，并启用 rowid 的同步。

# Flink CDC 连接配置  

jdbc:  
  url: jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:ORCL  
  username: username  
  password: password  
  driver-class-name: oracle.jdbc.OracleDriver  
  schema-pattern: "your_schema_pattern"  
  table-pattern: "your_table_pattern"  
  fetch-size: 1000  
  enable-rowid: true

在上述配置中，enable-rowid 参数设置为 true，这将启用 rowid 的同步。同时，需要确保 Flink CDC 使用的 JDBC 驱动与 Oracle 数据库的版本兼容。

在 Flink CDC 的数据流转换部分，需要使用 MapFunction 将 rowid 添加到输出数据中。

StreamRecord<GenericRow> transform(StreamRecord<GenericRow> input) {  
    // Get the rowid from the input record  
    String rowId = input.getField(FlinkCdcFunctions.ROWID_FIELD).getString();  
    // Add the rowid to the output record  
    GenericRow output = new GenericRow(input.getFieldArray());  
    output.setField(FlinkCdcFunctions.ROWID_INDEX, rowId);  
    return new StreamRecord<>(output, input.getTimestamp());  
}

在上述代码中，使用 FlinkCdcFunctions.ROWID_FIELD 获取 rowid，并将其添加到输出记录中。

最后，确保 Flink 作业的输出格式与目标表的结构相匹配，包括 rowid 列。例如，如果目标表是 Kafka 主题，则需要将 rowid 列作为消息的一部分进行输出。

楼主你好，在阿里云Flink CDC中同步Oracle中的ROWID需要使用特殊的语法来获取ROWID值。具体步骤如下：

在Flink的DDL语句中，设置ROWID字段的数据类型为VARCHAR2。

在SQL查询语句中，使用ORA_ROWSCN和ROWID函数来获取ROWID值：

SELECT rowid, ORA_ROWSCN FROM table_name

在Flink CDC的源配置中，将ROWID字段映射为VARCHAR2类型的字段。

配置Flink CDC的解析规则，将获取到的ROWID值插入到目标数据库中。

需要注意的是，ROWID值是Oracle特有的数据类型，不同于其他数据库中的自增主键或全局唯一标识符。因此在同步数据时需要特别处理，避免由于ROWID值重复导致数据错误或冲突。最后再排查一下这个参数表：

配置Flink CDC：在Flink CDC的配置文件中，将oracle.include-all-columns设置为true，以确保在数据捕获过程中包含ROWID列。例如，你可以在数据转换或过滤操作中根据ROWID进行筛选或分组。

建议参考Flink官方文档或相关社区资源，以获取更准确和详细的指导。https://help.aliyun.com/zh/flink/developer-reference/jdbc-connector?spm=a2c4g.11186623.0.i29

开启Oracle数据库binlog日志输出时需要配置log_row_count和log_row_level参数,以保证输出到binlog中的数据包含rowid列。请注意，在使用 ROWID 进行更新和删除操作时，需要特别小心确保操作的准确性和安全性。确保您有合适的权限来执行这些操作，并遵循最佳实践来处理敏感数据。

在Flink CDC中同步Oracle中的ROWID，可以通过在SQL语句中查询ROWID并将其作为字段进行同步。具体操作步骤如下：

1. 在Flink CDC中定义一个包含ROWID字段的数据源。
2. 在Flink CDC中定义一个包含ROWID字段的目标表。
3. 在Flink CDC中编写SQL语句，查询源表中的数据以及ROWID，并将其写入目标表。
   例如，在Flink CDC中同步Oracle中的EMP表及其ROWID，可以编写如下的SQL语句：

SELECT EMP.*, ROWID AS ORA_ROWID FROM EMP

这条SQL语句会查询EMP表中的所有数据以及每条数据对应的ROWID，并将其作为一个名为ORA_ROWID的字段进行同步。

在 Flink CDC 中，同步 Oracle 数据库中的 ROWID 是可能的。以下是一些步骤，可以用于配置 Flink CDC 来同步 ROWID：

1. 配置 Oracle CDC Source：使用 Flink CDC 提供的 Oracle CDC 连接器作为源来捕获变更数据。确保正确配置了连接信息、表名以及其他必要的参数。

2. 设置 ROWID 列：在 Flink CDC Job 的配置中，将 ROWID 列包含在输出数据流中。您可以在 Avro 或 JSON Schema 中添加一个额外的字段来表示 ROWID。

3. 使用 ROWID 进行更新和删除操作：在 Flink CDC Job 中，您可以使用 ROWID 来执行后续的更新和删除操作。通过将 ROWID 包含在输出数据流中，您可以使用它来构造相应的 SQL 语句，从而实现对目标数据库的更新和删除操作。

4. 注意事项：请注意，在使用 ROWID 进行更新和删除操作时，需要特别小心确保操作的准确性和安全性。确保您有合适的权限来执行这些操作，并遵循最佳实践来处理敏感数据。
   

需要注意的是，具体的实现方式和配置可能会因您使用的 Flink 版本和相关的 CDC 连接器而有所不同。建议根据您的实际情况参考相应的文档和指南，并在需要时向 Flink 社区寻求更详细的支持和指导。

Flink CDC同步Oracle中的rowid需要额外处理,主要有以下几点:

开启Oracle数据库binlog日志输出时需要配置log_row_count和log_row_level参数,以保证输出到binlog中的数据包含rowid列。

在Flink CDC源码中,为Oracle数据库提供了专用的BinlogParser,它可以直接从binlog日志中解析出更多元数据,包括表中的rowid列。

自定义BinlogDeserializationSchema,继承OracleRowDeserializationSchema,重写extractRow()方法,额外解析并提取rowid列数据。

在sink端,自定义UpsertSqlBuilder,根据业务需要决定是否需要更新或插入数据时 where条件使用rowid。

sink的数据结构需要包含rowid列,以便下游程序使用。

示例代码如下:

java
Copy
// 自定义反序列化类
public class OracleRowDeserializationSchema extends OracleRowDeserializationSchema {

public RowData extractRow(GenericRowData row, Schema schema) {
RowData data = super.extractRow(row, schema);
// 解析并设置rowid
data.setField(schema.getFieldIndex("rowid"), row.getField("rowid"));
return data;
}

}

// 自定义UpsertSql生成
public class RidKeyUpsertSqlBuilder implements UpsertSqlBuilder {

public String buildSql(String table, RowData data, Schema schema) {
Long rid = data.getField(schema.getFieldIndex("rowid"));
// where条件使用rowid
return "merge into "+table+" using dual on (rowid = "+rid+")";
}

}
以此方式可以在Flink CDC同步过程中同步传递并使用Oracle表中的rowid主键列。

如果您想要使用Flink CDC同步Oracle中的rowid，可以通过以下方式进行：

查看Flink CDC的配置文件：在Flink CDC的配置文件中，可以查看connector参数，以确定Flink CDC支持的数据库类型。例如，如果您的Flink CDC支持连接Oracle数据库，那么您可以在connector参数中指定Oracle数据库的连接信息。
查看Flink CDC的启动命令：在Flink CDC的启动命令中，可以查看--add-plugins参数，以确定Flink CDC支持的数据库类型。例如，如果您的Flink CDC支持连接Oracle数据库，那么您可以在--add-plugins参数中指定Oracle数据库的插件信息。
需要注意的是，如果您在生产环境中使用Flink CDC同步Oracle中的rowid，那么您需要确保Flink CDC使用的是稳定版本的Oracle数据库连接器。同时，您还需要确保Flink CDC的数据备份和恢复机制，以保证数据的安全性和可靠性。

Flink CDC(Change Data Capture)是一种用于捕获数据库中数据变化的技术。要在Flink中使用CDC同步Oracle中的RowID，您需要按照以下步骤操作：

1. 确保您的Oracle数据库已经启用了归档日志功能。这可以通过修改参数db_recovery_file_dest_size和db_recovery_file_dest来实现。例如，将db_recovery_file_dest_size设置为10GB，并将db_recovery_file_dest指向一个空闲磁盘空间较大的文件夹。

2. 创建一个具有足够权限的Oracle用户，以便Flink可以访问数据库。这个用户应该能够执行DDL(数据定义语言)语句，如ALTER TABLE和CREATE TABLE。
   

3. 为要同步的表或数据库启用增量日志记录。这通常是通过在ALTER TABLE语句后添加ENABLE ROWID LOGGING来完成的。例如：

   ALTER TABLE my_table ENABLE ROWID LOGGING;
   

4. 安装并配置Apache Flink环境。确保已安装Java JDK和Scala编译器。然后，从Apache Flink官方网站下载最新版本的Flink发行版。

5. 克隆Flink CDC connector for Oracle仓库到本地：

   git clone https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors.git
   

6. 将flink-connector-oracle-cdc模块导入到您的项目中。这可以通过将该模块添加到项目的pom.xml文件中来完成。
   

例如：

   <dependency>
       <groupId>org.apache.flink</groupId>
       <artifactId>flink-connector-oracle-cdc</artifactId>
       <version>{{FLINK_VERSION}}</version>
   </dependency>

1. 在Flink作业中添加一个新的DataStream应用程序，并在其中添加一个ReadOnlyTableSourceFunction函数。此函数将读取来自Oracle数据库的数据。例如：

   val tableSource = new ReadOnlyTableSourceFunction("jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:xe", "my_user", "my_password", "my_schema.my_table")
   

2. 运行Flink作业以启动数据流处理任务。
   

这可以通过在命令行中输入以下命令来完成：

```
./bin/flink run -m "exec" -c org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment \
-p output_path output_path \
-p checkpoint_interval 1000 \
-p parallelism 1 \
-p table_source tableSource \
-p job_name MyJob \
-p zookeeper_quorum localhost:2181 \
-p group_id testGroup \
-p application_timeout 60 \
-p rest_port 8081 \
-p rest_addresses localhost:8081 \
-p state_backend_type rocksdb \
-p state_backend_path file:///opt/cloudera/parcels/CDH-5.13.-SNAPSHOT/etc/hadoop/conf \
-p keyed_state_backend_path file:///opt/cloudera/parcels/CDH-5.13.-SNAPSHOT/etc/hadoop/conf \
-p default_parallelism 1 \
-p taskmanager_memory 4096 \
-p network_card_memory --- \
-p slot_num 1 \
-p slots_per_task 1 \
-p yarn_session_application_timeout 60 \
-p hadoop_binary_home /usr/lib/hadoop/ \
-p hive_metastore_uris thrift://localhost:9083 \
-p oozie_url http://localhost:11