Flink CDC这个cdc到kafka的数据怎么带个T，怎么不用代码处理，不然写不进doris？

问题分析

用户的问题可以拆解为以下几点： 1. Flink CDC 数据写入 Kafka 时如何携带时间戳（T）字段：用户希望在将数据从 Flink CDC 同步到 Kafka 时，能够自动附加时间戳字段。 2. 避免手动代码处理：用户希望尽量减少手动编写代码的复杂度，简化配置。 3. 写入 Doris 的兼容性：用户提到如果不处理时间戳字段，可能会导致数据无法写入 Doris。

以下是基于知识库资料的详细解答。

解决方案

1. Flink CDC 数据写入 Kafka 时自动附加时间戳字段

Flink CDC 在捕获 MySQL Binlog 数据时，默认会生成包含变更数据的 JSON 格式消息。如果需要在数据中附加时间戳字段（如 T），可以通过以下方式实现：

• 使用 Kafka JSON Catalog 自动推导 Schema
  如果 Kafka 中存储的数据格式为 JSON，可以使用 Kafka JSON Catalog 来自动推导 Schema，并通过配置附加时间戳字段。具体步骤如下：

  1. 创建 Kafka JSON Catalog，确保其能够解析 JSON 格式的消息。
  2. 在 Kafka JSON Catalog 的配置中，启用时间戳字段的自动推导功能：

     'json.infer-schema.flatten-nested-columns.enable' = 'true'
     

     该配置会自动展开嵌套列，并尝试推导时间戳字段。

• 通过 Upsert Kafka 结果表处理变更数据
  如果需要对变更数据进行特殊处理（如附加时间戳字段），可以使用 Upsert Kafka 结果表。Upsert Kafka 支持处理变更数据（如插入、更新、删除），并允许在写入 Kafka 时附加额外字段。例如：

  CREATE TABLE kafka_sink (
    id BIGINT,
    name STRING,
    event_time TIMESTAMP, -- 时间戳字段
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
  ) WITH (
    'connector' = 'upsert-kafka',
    'topic' = 'your_topic',
    'properties.bootstrap.servers' = 'your_kafka_broker',
    'key.format' = 'json',
    'value.format' = 'json'
  );
  

2. 避免手动代码处理

为了减少手动代码处理，可以利用 Flink 提供的内置功能和配置选项： - 使用 CTAS 语句同步数据
CTAS（Create Table As Select）语句支持将 Kafka 中的 JSON 数据作为数据源，并自动推导 Schema。如果某些字段未出现在预定义的表结构中，Flink 会尝试自动推导其类型。例如：

CREATE TABLE kafka_source (
    id BIGINT,
    name STRING,
    event_time TIMESTAMP -- 自动推导时间戳字段
) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'your_topic',
    'properties.bootstrap.servers' = 'your_kafka_broker',
    'format' = 'json'
);

CREATE TABLE doris_sink (
    id BIGINT,
    name STRING,
    event_time TIMESTAMP
) WITH (
    'connector' = 'doris',
    'fenodes' = 'your_doris_fenodes',
    'table.identifier' = 'your_table',
    'username' = 'your_username',
    'password' = 'your_password'
);

INSERT INTO doris_sink
SELECT * FROM kafka_source;

通过这种方式，无需手动编写复杂的代码即可完成数据同步。

• 利用 Flink 的元数据功能
  Flink 支持通过元数据字段（如 timestamp）直接获取 Kafka 消息的时间戳信息。例如：

  CREATE TABLE kafka_source (
    id BIGINT,
    name STRING,
    kafka_timestamp TIMESTAMP METADATA -- 自动获取 Kafka 消息的时间戳
  ) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'your_topic',
    'properties.bootstrap.servers' = 'your_kafka_broker',
    'format' = 'json'
  );
  

3. 写入 Doris 的兼容性

Doris 对时间戳字段有严格的格式要求。如果 Kafka 中的数据未正确附加时间戳字段，可能会导致写入失败。为确保兼容性，可以采取以下措施： - 在 Flink 中预处理时间戳字段
在将数据写入 Doris 之前，确保时间戳字段已正确格式化。例如，可以使用 Flink SQL 的 CAST 函数将时间戳字段转换为 Doris 支持的格式：

CREATE TABLE doris_sink (
    id BIGINT,
    name STRING,
    event_time STRING -- Doris 支持的字符串格式时间戳
) WITH (
    'connector' = 'doris',
    'fenodes' = 'your_doris_fenodes',
    'table.identifier' = 'your_table',
    'username' = 'your_username',
    'password' = 'your_password'
);

INSERT INTO doris_sink
SELECT id, name, CAST(event_time AS STRING) FROM kafka_source;

• 配置 Doris 的时间戳格式
  在 Doris 中，可以通过修改表结构或导入配置来支持不同的时间戳格式。例如，设置时间戳字段为 DATETIME 类型：

  CREATE TABLE your_table (
    id BIGINT,
    name STRING,
    event_time DATETIME
  ) ENGINE=OLAP
  DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 10;
  

总结

通过上述方法，可以在 Flink CDC 数据写入 Kafka 时自动附加时间戳字段，并避免手动代码处理。同时，确保数据格式与 Doris 兼容，避免写入失败。关键步骤包括： 1. 使用 Kafka JSON Catalog 或 Upsert Kafka 结果表处理变更数据。 2. 利用 CTAS 语句和元数据功能简化配置。 3. 在写入 Doris 前预处理时间戳字段，确保格式兼容。

如有进一步问题，请随时补充说明！