flink catalog 链接 pg 这个 有啥办法设置替代没有？

在 Apache Flink 中，Catalog 是一个用于存储和查询元数据（例如表结构、视图等）的接口。Flink 提供了多种类型的 Catalog，包括基于内存的 GenericInMemoryCatalog、Hive 的 HiveCatalog 等。如果你想要将 Flink 与 PostgreSQL 集成，并希望通过 Flink 的 Catalog 功能来访问 PostgreSQL 中的数据，你可以考虑以下几种方法：

使用 JDBC Catalog（如果可用）:
虽然 Flink 在其核心功能中并不直接提供一个 JDBC Catalog，但你可以检查 Flink 的最新版本或社区贡献，看看是否有新增的 JDBC Catalog 支持。如果有，你可以配置它来连接 PostgreSQL。

自定义 Catalog:
如果 Flink 没有提供直接的 JDBC Catalog 支持，你可以通过实现 Flink 的 Catalog 接口来创建一个自定义的 Catalog。在这个自定义 Catalog 中，你可以封装对 PostgreSQL 的 JDBC 调用，从而实现 Flink 对 PostgreSQL 数据的访问。

使用 Table API/SQL 与 JDBC Connector:
即使不使用 Catalog，你仍然可以使用 Flink 的 Table API 或 SQL API 结合 JDBC Connector 来查询 PostgreSQL 数据库。你需要定义一个 JDBC 数据源，并在 Flink 作业中使用这个数据源来执行 SQL 查询。

使用其他中间件:
如果直接集成比较复杂，你还可以考虑使用其他中间件来作为 Flink 和 PostgreSQL 之间的桥梁。例如，你可以使用 Apache Kafka 或其他消息队列来从 PostgreSQL 捕获数据变更，并在 Flink 中消费这些变更。

检查社区和第三方库:
最后，你还可以检查 Flink 社区和第三方库，看看是否有现成的解决方案或库可以帮助你实现 Flink 与 PostgreSQL 的集成。

如果你选择自定义 Catalog 或使用 JDBC Connector，你可能需要处理一些额外的挑战，如确保数据的一致性、处理连接池和性能优化等。不过，这些方法都可以让你在 Flink 中访问和操作 PostgreSQL 中的数据。

使用postgresql-42.2.10.jar. inserttime 有TIMESTAMP的JDBC类型。

——参考链接。

通常情况下，您可以通过配置一个基于JDBC的Catalog来连接PostgreSQL数据库。确保您的flink-conf.yaml中包含了正确的JDBC连接信息，并且在代码或SQL客户端中正确注册了该Catalog。

Apache Flink SQL 并不一定支持所有的 PostgreSQL 数据类型，比如 TIMESTAMP_LTZ（带时区的时间戳）可能是其中不完全支持的一种类型。当你尝试从 PostgreSQL 中读取 TIMESTAMP_LTZ 类型的数据并遇到此错误时，可以考虑以下解决方案：

1. 类型转换：

   • 在 PostgreSQL 端进行类型转换：你可以创建一个视图或查询，在源头上将 TIMESTAMP_LTZ 类型转换为 TIMESTAMP（无时区）或其他 Flink 支持的日期时间类型。

   CREATE VIEW my_view AS SELECT id, column_with_timestampltz::TIMESTAMP AS column_with_timestamp FROM original_table;
   

2. 自定义序列化/反序列化：

   • 如果 Flink 不直接支持该类型，你可能需要实现一个自定义的 Catalog 或表源来处理 TIMESTAMP_LTZ 类型。这意味着你需要提供自定义的 DeserializationSchema 或 RowDataConverter 来解析 TIMESTAMP_LTZ 数据。

3. 等待或贡献支持：

   • 查阅 Flink 社区是否有相应的 issue 或 PR 讨论 TIMESTAMP_LTZ 类型的支持，如果有计划支持，可以选择等待新的版本发布。如果没有，也可以考虑向社区贡献这个功能。

具体解决方案应根据你的实际需求以及 Flink 和 PostgreSQL 的当前版本来确定。在实施任何解决方案之前，请确保充分理解它们可能带来的影响，包括性能、精度损失等。

对于UnsupportedOperationException: Unsupported type: TIMESTAMP_LTZ(6)，Flink JDBCSink 并没有内置的支持。这主要是因为在大多数RDBMS系统中，TIMESTAMP_LTZ(6)都是一个特殊的数据类型，不是所有数据库引擎都会支持。

解决这个问题的办法取决于你的具体环境和需求。以下是一些建议：

1. 修改数据类型：如果你不需要保留这么多小数位的精度，试着降低数据类型的小数位数。例如，你可以试试将TIMESTAMP_LTZ(6) 改为TIMESTAMP_LTZ(3)或者其他合适的小数位数。

2. 使用中间层：如果你不想改变数据类型或者不愿意牺牲精度，你可以考虑使用一个中间层，例如Spark SQL，它支持多种数据库引擎之间的互操作。在Spark SQL中，你可以将TIMESTAMP_LTZ(6)转换为TIMESTAMP_NTZ，然后再将数据发送到Flink。

3. 定制化Flink JDBCSink：如果你愿意投入时间和精力去研究Flink JDBCSink的源码，你也可以尝试自己定制化这个组件，使其支持TIMESTAMP_LTZ(6)类型。

4. 使用其他数据库适配器：除了Flink之外，还有很多开源的流处理框架可以选择，例如Strimzi、Nimbus、OpenXFlow等。有些数据库适配器可能比Flink 更容易支持复杂的数据库类型。

关于您提到的两个问题，我为您提供以下解决方案：

1. 关于Flink Catalog链接PG的问题，可以尝试使用Flink的Catalog API来创建和管理Catalog。这里有一个例子：

// 创建Catalog
CatalogManager catalogManager = new CatalogManager();
Catalog catalog = catalogManager.createCatalog(“myCatalog”, true);
// 链接PG
catalog.connect(new PostgreSQLConnectionFactory());
// 使用Catalog
DataSet input = env.readTextFile("path/to/your/file");
input.withCatalog(catalog);

1. 关于不支持TIMESTAMP_LTZ(6)类型的问题，可以尝试将数据类型转换为TIMESTAMP(6)。在Flink中，可以使用toTimestamp方法进行转换。例如：

DataStream input = env.readTextFile("path/to/your/file");
// 转换数据类型
DataStream timestampDataStream = input
.map(line -> Timestamp.valueOf(line));
// 继续处理