flink tidbcdc的datastream反序列化应该怎么定义?
在Flink中,使用TBase CDC时,可以通过定义DebeziumDeserialization在Flink中,使用TBase CDC时,可以通过定义
DebeziumDeserializationSchema`来指定反序列化规则。具体步骤如下:
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-debezium_2.11</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
DebeziumDeserializationSchema
接口的类,并重写deserialize
方法。在这个方法中,可以定义如何将接收到的数据转换为Java对象。例如:import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.types.Row;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.kafka.connect.data.Field;
import org.apache.kafka.connect.data.Struct;
import org.apache.kafka.connect.source.SourceRecord;
public class MyDebeziumDeserializationSchema implements DebeziumDeserializationSchema<Row> {
@Override
public void deserialize(SourceRecord record, Collector<Row> out) throws Exception {
Struct value = (Struct) record.value();
List<Field> fields = value.schema().fields();
Object[] values = new Object[fields.size()];
for (int i = 0; i < fields.size(); i++) {
String fieldName = fields.get(i).name();
values[i] = value.get(fieldName);
}
Row row = new Row(values);
out.collect(row);
}
@Override
public TypeInformation<Row> getProducedType() {
return TypeInformation.of(Row.class);
}
}
FlinkCDC
实例时,将自定义的DebeziumDeserializationSchema
传入DebeziumOptions
中:import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.catalog.debezium.DebeziumOptions;
import org.apache.flink.table.catalog.debezium.DebeziumTableFactory;
import org.apache.flink.table.descriptors.*;
import org.apache.flink.table.factories.*;
import org.apache.flink.table.types.*;
import org.apache.flink.types.*;
import org.apache.kafka.connect.data.*;
import org.apache.kafka.connect.source.*;
import org.apache.kafka.common.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.*;
import javafx.*; // import this to avoid compilation error in Java 11+ with --module-path /path/to/javafx-sdk-11/lib --add-modules javafx.controls,javafx.fxml,javafx...
// ... other imports ...
public class FlinkCDCExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);
Properties properties = new Properties(); // set your Kafka and TBase connection properties here ...
DebeziumOptions options = DebeziumOptionsBuilder()
// ... other options ...
// specify the custom deserialization schema class name here:
// DebeziumDeserializationSchemaClassName("com...MyDebeziumDeserializationSchema")
// ... other options ...
;
DebeziumTableFactory tableFactory = new DebeziumTableFactory(properties, options); // use your own factory if needed ...
tableEnv = TableEnvironmentUtils#registerTableFactory(tableEnv, "mydb", "mytopic", tableFactory); // replace "mydb" and "mytopic" with your actual database and topic names ...
// ... register other tables or sources ...
// execute your Flink job here ...
}
}
在Flink TiDB CDC中,您可以使用Flink的DataStream API来进行反序列化。具体的反序列化定义取决于您使用的TiDB CDC数据格式。
一般来说,TiDB CDC会将每个更改记录表示为一个JSON对象,其中包含与该更改记录相关的所有信息,包括表名、主键值、旧值、新值等。因此,您需要根据实际的数据格式来定义反序列化的逻辑。
例如,如果您使用的TiDB CDC数据格式是JsonRowFormat,那么您可以通过继承org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction
并重写invoke()
方法来实现反序列化逻辑。在这个方法中,您可以使用Jackson库或者其他JSON解析库来解析接收到的字符串,并将其转换为您想要的数据结构。
另外,您还可以使用map()
或flatMap()
方法来实现反序列化逻辑。在这两个方法中,您可以直接访问到每一条更改记录,并将其转换为您想要的数据结构。
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