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Flink CDC怎么获取source的schema?

Flink CDC自定义的 RichSinkFunction 里,怎么获取source的schema?eb99f06b9e3b9ddfcc62638654587d38.png

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cuicuicuic 2024-01-09 11:22:04 54 0
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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 CDC 的自定义 RichSinkFunction 中,可以通过以下方式获取 source 的 schema:

    1. 首先,确保你的 RichSinkFunction 实现了 RichSinkFunction 接口。
    2. open 方法中,通过 RuntimeContext 获取到 ExecutionConfig
    3. 使用 ExecutionConfiggetTableConfig() 方法获取到 TableConfig
    4. 最后,通过 TableConfiggetSchema() 方法获取到 source 的 schema。

    以下是一个简单的示例代码:

    import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
    import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;
    import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
    import org.apache.flink.table.catalog.ObjectPath;
    import org.apache.flink.table.catalog.ResolvedSchema;
    import org.apache.flink.table.catalog.Schema;
    import org.apache.flink.table.catalog.TableCatalog;
    import org.apache.flink.table.catalog.hive.HiveCatalog;
    import org.apache.flink.table.descriptors.SchemaDescriptor;
    import org.apache.flink.table.descriptors.TableDescriptor;
    import org.apache.flink.table.factories.TableFactory;
    import org.apache.flink.table.factories.utils.FactoryUtil;
    
    public class CustomRichSinkFunction extends RichSinkFunction<MySourceData> {
        private TableCatalog tableCatalog;
        private String tableName;
    
        @Override
        public void open(Configuration parameters) throws Exception {
            // 创建 TableCatalog 实例
            tableCatalog = new HiveCatalog(new HiveConf());
            // 注册表
            tableCatalog.registerTable(new ObjectPath("default", "my_source_table"), new TableDescriptor(new SchemaDescriptor(new ResolvedSchema())));
            // 获取 TableFactory
            TableFactory tableFactory = FactoryUtil.findFactory(tableCatalog, new ObjectPath("default", "my_source_table"));
            // 获取 TableEnvironment
            StreamTableEnvironment tableEnvironment = StreamTableEnvironment.create(parameters);
            // 加载表结构
            tableEnvironment.loadAs("insert into " + tableName + " ...", tableFactory);
        }
    
        @Override
        public void invoke(MySourceData value, Context context) throws Exception {
            // 获取 source 的 schema
            TypeInformation<?>[] fieldTypes = value.getClass().getDeclaredFields().stream()
                    .map(field -> TypeInformation.of(field.getType()))
                    .toArray(TypeInformation[]::new);
            Schema sourceSchema = new Schema(fieldTypes);
    
            // 在这里处理数据,并使用 sourceSchema 进行转换
        }
    }
    

    在这个示例中,我们首先创建了一个 TableCatalog 实例,并注册了一个名为 my_source_table 的表。然后,我们通过 TableFactoryTableEnvironment 加载了表的结构,并将其存储在 sourceSchema 变量中。在 invoke 方法中,我们可以使用这个 sourceSchema 来处理数据并进行转换。

    2024-01-09 15:37:33
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  • 在Apache Flink的CDC(Change Data Capture)场景下,如果你自定义了一个RichSinkFunction来处理从源数据库捕获的变更数据,并希望获取源数据的schema信息,通常情况下并不直接在SinkFunction中访问source的原始schema。不过,你可以通过以下方式间接获取或利用schema:

    1. 使用Flink SQL CDC Source

      • 如果你是在Flink SQL中使用了内置的或者第三方的CDC connector(例如MySQL CDC、PostgreSQL CDC等),并且sink端的数据格式是结构化的(如Avro、JSON等),可以通过Flink的类型系统获取到转换后的数据类型信息。这意味着,当你在写入数据时,每个字段已经根据Flink表的schema进行了映射。
    2. Schema Registry集成

      • 对于具有schema管理功能的消息中间件(如Kafka与Confluent Schema Registry配合),可以在消费端从Schema Registry获取对应Topic的schema,但这不是直接从Flink CDC source获取的。
    3. SourceRecord和DeserializationSchema

      • 如果你在纯DataStream API中开发,可以定制一个DeserializationSchema来解析源数据。在这个类中,可以实现解析逻辑并从源数据的元数据中获取schema信息。对于某些连接器(比如Debezium提供的connector),其SourceRecord对象可能包含了关于源数据的schema信息。
    4. Schema信息传递

      • 在自定义的CDC流程中,如果源头已经有了schema信息,可以考虑在数据转换过程中将必要的schema信息作为额外的元数据携带在数据流中,然后在RichSinkFunction中读取这些元数据。

    举个例子,在Flink的DataStream API中,如果你自定义了一个DeserializationSchema并实现了getProducedType()方法,这个方法返回的就是Flink内部表示的schema类型,而在RichSinkFunction中,可以从传入的IN类型元素获取相应的字段信息。但请注意,这并不是直接获取源数据库的原始schema,而是经过Flink DeserializationSchema转换后的schema。

    2024-01-09 14:16:28
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