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Flink CDC 能获取biglog的事件执行时间吗,我写入hive需要一个sql的操作时间?

Flink CDC 能获取biglog的事件执行时间吗,我写入hive需要一个sql的操作时间?这个是flink的处理时间吧

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真的很搞笑 2023-09-07 10:24:40 60 0
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  • 是的,Flink CDC 获取的事件执行时间是 Flink 的处理时间(Processing Time),而不是事件实际发生的时间(Event Time)或事件进入 Flink 的时间(Ingestion Time)。

    Flink 的处理时间指的是 Flink 程序的运行时间,是 Flink 自身的内部时钟。对于 Flink CDC,处理时间是指 Flink CDC 程序在处理 CDC 数据时的时间。

    如果你需要获取事件的实际发生时间,可以考虑使用 Flink 的事件时间(Event Time)处理。Flink 提供了事件时间处理的机制,可以根据事件的时间戳来进行窗口操作和时间相关的计算。但需要注意的是,Flink CDC 目前并不直接支持事件时间处理,它更适用于实时流式数据的变更捕获和传输。

    如果你需要获取事件执行时间,可以在 Flink CDC 程序中记录处理时间戳,并将其写入 Hive。你可以使用 Flink 的 ProcessFunction 或 RichMapFunction 等函数来处理 CDC 数据,并在其中添加处理时间的逻辑。

    以下是一个示例,演示了如何在 Flink CDC 中获取处理时间并将其写入 Hive:
    ```StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

    Properties properties = new Properties();
    properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
    properties.setProperty("group.id", "cdc_group");
    properties.setProperty("database.server.name", "myOracleServer");

    FlinkCDCConsumer consumer = new FlinkCDCConsumer<>("oracle", DebeziumDeserializationSchema.forString(), properties);

    DataStream cdcStream = env.addSource(consumer);

    // 处理 CDC 数据,将处理时间写入 Hive
    cdcStream.map(new RichMapFunction() {
    @Override
    public String map(String value) throws Exception {
    long processTime = System.currentTimeMillis(); // 获取当前处理时间
    // 在这里将 processTime 写入 Hive 或执行其他的操作
    return value;
    }
    });

    env.execute("CDC to Hive Example");

    ```
    在上述示例中,我们使用 RichMapFunction 来处理 CDC 数据。在 map() 方法中,我们获取当前的处理时间戳 processTime,然后可以根据需要将其写入 Hive 或执行其他操作。

    请根据实际需求和环境进行适当的调整,并确保在写入 Hive 之前连接和配置 Hive 的相关设置。

    2023-09-20 17:39:02
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