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flink tidbcdc的datastream反序列化应该怎么定义?

flink tidbcdc的datastream反序列化应该怎么定义?

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三分钟热度的鱼 2023-11-15 19:52:28 90 0
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  • 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:

    1. 首先,需要引入相关依赖:
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-connector-debezium_2.11</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    
    1. 然后,创建一个实现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);
        }
    }
    
    1. 最后,在创建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 ...
        }
    }
    
    2023-11-30 09:51:13
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    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()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。

    2023-11-16 13:59:35
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