开发者社区 > 大数据与机器学习 > 实时计算 Flink > 正文

Flink CDC Hbase字段类型跟flinksql类型,转换的java代码吗?

Flink CDC Hbase字段类型跟flinksql类型,转换的java代码吗?

展开
收起
cuicuicuic 2023-12-01 08:32:05 47 0
3 条回答
写回答
取消 提交回答
  • Flink CDC HBase字段类型与Flink SQL类型的转换可以通过以下Java代码实现:

    import org.apache.flink.table.data.RowData;
    import org.apache.flink.table.types.logical.LogicalType;
    import org.apache.flink.table.types.logical.RowType;
    import org.apache.hadoop.hbase.Cell;
    import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
    
    public class FlinkCDCHBaseToFlinkSQLConverter {
    
        public static RowData convertHBaseCellToFlinkRowData(Cell cell) {
            byte[] rowKey = cell.getRowArray();
            String rowKeyStr = Bytes.toString(rowKey);
    
            byte[] family = cell.getFamilyArray();
            String familyStr = Bytes.toString(family);
    
            byte[] qualifier = cell.getQualifierArray();
            String qualifierStr = Bytes.toString(qualifier);
    
            byte[] value = cell.getValueArray();
            String valueStr = Bytes.toString(value);
    
            // 根据需要将HBase字段转换为Flink SQL字段
            // 示例:将HBase的列族和列限定符拼接作为Flink SQL的列名
            String columnName = familyStr + ":" + qualifierStr;
    
            // 创建一个RowData对象,用于存储转换后的字段值
            RowData rowData = new RowData();
            rowData.setField(columnName, valueStr);
    
            return rowData;
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            // 示例:将HBase单元格转换为Flink RowData对象
            Cell hbaseCell = ...; // 从HBase中获取的单元格
            RowData flinkRowData = convertHBaseCellToFlinkRowData(hbaseCell);
    
            // 输出转换后的Flink RowData对象
            System.out.println(flinkRowData);
        }
    }
    

    这个代码示例中,convertHBaseCellToFlinkRowData方法接收一个HBase单元格作为参数,并将其转换为一个Flink RowData对象。在这个示例中,我们将HBase的列族和列限定符拼接作为Flink SQL的列名。你可以根据实际需求修改这个方法,以实现更复杂的字段类型转换。

    2023-12-02 17:16:36
    赞同 展开评论 打赏
  • 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。

    Flink CDC和HBase之间进行数据类型转换时,通常需要处理的是从Flink SQL中的数据类型到HBase中列族(Column Family)和列限定符(Column Qualifier)的数据类型的映射。由于Java是编写Flink作业的常用语言之一,所以在这里提供一个简单的示例来展示如何在Java代码中实现这种转换。

    首先,假设你有一个Flink SQL表定义如下:

    CREATE TABLE flink_table (
      id INT,
      name STRING,
      age INT,
      registration_date TIMESTAMP(3),
      ...
    ) WITH (
      'connector' = '...', 
      'format' = '...',
      ...
    );
    

    然后,你想将这些数据写入到HBase表中,该HBase表有以下列族和列限定符:

    • 列族:info
    • 列限定符:
      • id: 类型为byte[]
      • name: 类型为byte[]
      • age: 类型为long
      • registration_date: 类型为long

    你可以使用Apache Flink的Table API或者DataStream API来创建一个自定义的SinkFunction,这个函数负责将Flink SQL表中的字段值转换为HBase兼容的格式,并将它们写入到HBase表中。以下是一个简化的例子:

    import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
    import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
    import org.apache.flink.streaming.connectors.hbase.HBaseTableSchema;
    import org.apache.flink.streaming.connectors.hbase.TableRow;
    import org.apache.flink.types.Row;
    
    public class HBaseConverter implements MapFunction<Row, Tuple2<String, TableRow>> {
    
        private final HBaseTableSchema hbaseSchema;
    
        public HBaseConverter(HBaseTableSchema hbaseSchema) {
            this.hbaseSchema = hbaseSchema;
        }
    
        @Override
        public Tuple2<String, TableRow> map(Row row) throws Exception {
            byte[] rowKey = ...; // 根据row数据生成row key
    
            TableRow tableRow = new TableRow(rowKey);
    
            for (int i = 0; i < row.getArity(); i++) {
                String columnName = hbaseSchema.getFieldName(i); // 获取列名
                Object value = row.getField(i); // 获取值
    
                if (value != null) {
                    switch (columnName) {
                        case "id":
                            tableRow.add(hbaseSchema.getColumnFamily(), "id", Bytes.toBytes(((Integer) value).intValue()));
                            break;
                        case "name":
                            tableRow.add(hbaseSchema.getColumnFamily(), "name", Bytes.toBytes(value.toString()));
                            break;
                        case "age":
                            tableRow.add(hbaseSchema.getColumnFamily(), "age", Bytes.toBytes(((Integer) value).longValue()));
                            break;
                        case "registration_date":
                            tableRow.add(hbaseSchema.getColumnFamily(), "registration_date",
                                    Bytes.toBytes(((org.apache.flink.table.data.TimestampData) value).getMillisecond()));
                            break;
                        default:
                            throw new RuntimeException("Unknown column: " + columnName);
                    }
                }
            }
    
            return new Tuple2<>(Bytes.toString(rowKey), tableRow);
        }
    }
    

    在这个例子中,我们首先创建了一个名为HBaseConverter的MapFunction,它接受一个来自Flink SQL表的Row对象,并将其转换为一个包含HBase行键和待写入数据的TableRow对象。

    2023-12-01 13:55:59
    赞同 展开评论 打赏
  • HBase 将所有的数据存为字节数组。读写操作时需要将数据进行序列化和反序列化。Flink 与 HBase 的数据转换关系如下:https://blog.csdn.net/Samooyou/article/details/125070536

    2023-12-01 13:47:14
    赞同 展开评论 打赏

实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务,基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎,提高作业开发运维效率。

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 相关电子书

    更多
    Spring Cloud Alibaba - 重新定义 Java Cloud-Native 立即下载
    The Reactive Cloud Native Arch 立即下载
    JAVA开发手册1.5.0 立即下载