Flink CDC反序列化怎么写？

在使用Flink CDC时，反序列化是将从数据库变更日志（如MySQL的Binlog或PostgreSQL的WAL）中读取的原始数据转换为Flink内部数据结构的关键步骤。根据知识库中的信息，以下是关于Flink CDC反序列化的详细说明和实现方法。

1. 反序列化器的选择

Flink CDC提供了多种反序列化器，具体选择取决于您的业务需求和数据处理方式：

• RowDataDebeziumDeserializeSchema
  将Debezium格式的变更事件解析为Flink Table或SQL内部使用的RowData数据结构。适用于需要直接与Flink SQL或Table API集成的场景。

• JsonDebeziumDeserializationSchema
  将Debezium格式的变更事件解析为JSON字符串。适用于需要以JSON格式处理数据的场景。

• MongoDBConnectorDeserializationSchema
  针对MongoDB CDC连接器，将Upsert模式下的变更事件解析为RowData。

• MongoDBConnectorFullChangelogDeserializationSchema
  针对MongoDB CDC连接器，将Full Changelog模式下的变更事件解析为RowData。

2. 配置反序列化器

在构建CDC Source时，您需要显式指定反序列化器。以下以MySQL CDC为例，展示如何配置反序列化器。

示例：使用JsonDebeziumDeserializationSchema

import com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;

MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
    .hostname("your-mysql-host")
    .port(3306)
    .databaseList("your-database")
    .tableList("your-database.your-table")
    .username("your-username")
    .password("your-password")
    .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // 使用JSON反序列化器
    .build();

示例：使用RowDataDebeziumDeserializeSchema

import com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.debezium.RowDataDebeziumDeserializeSchema;

MySqlSource<RowData> mySqlSource = MySqlSource.<RowData>builder()
    .hostname("your-mysql-host")
    .port(3306)
    .databaseList("your-database")
    .tableList("your-database.your-table")
    .username("your-username")
    .password("your-password")
    .deserializer(RowDataDebeziumDeserializeSchema.newBuilder().build()) // 使用RowData反序列化器
    .build();

3. 处理数值类型问题

在使用JsonDebeziumDeserializationSchema时，可能会遇到数值类型被解析为字符串的问题。这是由于Debezium在解析MySQL的Binlog时，默认会将某些数值类型（如BIGINT UNSIGNED和DECIMAL）转换为字符串。

解决方案

通过配置Debezium参数来调整数值类型的解析方式：

Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bigint.unsigned.handling.mode", "long");
properties.setProperty("decimal.handling.mode", "double");

MySqlSource.<String>builder()
    .hostname("your-mysql-host")
    .port(3306)
    .databaseList("your-database")
    .tableList("your-database.your-table")
    .username("your-username")
    .password("your-password")
    .debeziumProperties(properties) // 设置Debezium参数
    .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema())
    .build();

4. MongoDB CDC反序列化

对于MongoDB CDC连接器，您可以选择以下反序列化器：

• MongoDBConnectorDeserializationSchema
  适用于Upsert模式，将变更事件解析为RowData。

• MongoDBConnectorFullChangelogDeserializationSchema
  适用于Full Changelog模式，将所有变更事件解析为RowData。

示例：使用MongoDBConnectorDeserializationSchema

import com.ververica.cdc.connectors.mongodb.source.MongoDBSource;
import com.ververica.cdc.connectors.mongodb.deserializer.MongoDBConnectorDeserializationSchema;

MongoDBSource<RowData> mongoSource = MongoDBSource.<RowData>builder()
    .hosts("your-mongodb-host:27017")
    .databaseList("your-database")
    .collectionList("your-database.your-collection")
    .username("your-username")
    .password("your-password")
    .deserializer(new MongoDBConnectorDeserializationSchema()) // 使用MongoDB反序列化器
    .build();

5. 重要注意事项

• Debezium参数优化
  在增量阶段，可以通过调整Debezium参数加速Binlog解析。例如：

  debezium.max.queue.size=162580
  debezium.max.batch.size=40960
  debezium.poll.interval.ms=50
  

  这些参数可以显著提升性能，但需要根据实际负载进行调优。

• Source复用功能
  如果作业中包含多个CDC源表，建议开启Source复用功能以减少数据库压力。启用后，具有相同配置的源表会合并为一个Binlog连接。

• 序列化问题
  在实时计算引擎VVR 8.0.7版本中，如果将pipeline.operator-chaining设为false，可能会导致序列化问题。因此，不建议断开算子链。

通过以上配置和注意事项，您可以正确实现Flink CDC的反序列化，并确保数据能够高效、准确地被处理。