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：

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 ...
    }
}

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。