flinkcdc 同步到doris，报这个错误，源表跟目标表结构是一样的，怎么处理？

在使用 Flink CDC (Change Data Capture) 连接器将 Oracle 数据同步到 Doris 时，遇到 com.ververica.cdc.connectors.shaded.org.apache.kafka.connect.errors.DataException: file is not a valid field name 错误，这通常意味着数据处理过程中遇到了无效的字段名称。这个错误可能由以下几个原因引起：

1. 字段名冲突：如果源表中有名为 file 的字段，而 Kafka Connect 的内部逻辑中已经定义了 file 作为保留关键字或特殊用途的字段名，这可能会导致冲突。

2. 字段映射问题：即使源表和目标表结构相同，但在数据转换过程中可能存在某些字段映射不正确的问题。

3. 数据格式问题：在数据序列化或反序列化过程中，可能由于某种原因导致字段名被错误地解析或生成。
   

解决方法

检查并修改字段名

• 如果源表中的确有一个名为 file 的字段，可以考虑将其重命名以避免与 Kafka Connect 内部关键字冲突。
• 确保所有字段名都符合数据库和中间件（如 Kafka）的要求，并且没有使用任何保留关键字。

自定义字段映射

• 在 Flink CDC 配置中明确指定字段映射关系，确保每个字段都被正确处理。可以通过配置文件或者编程方式来定义字段映射规则。

更新依赖库

• 确保你使用的 Flink CDC 和相关依赖库是最新的版本。有时候，这类问题可能是由于已知的 bug 引起的，更新到最新版本可能会解决问题。

调试日志

• 增加调试信息输出，查看具体是哪个字段引发了这个问题。通过详细的日志可以帮助定位问题所在。

示例代码片段

如果你需要在 Flink CDC 中自定义字段映射，可以参考以下示例代码：

// 创建 DebeziumJsonDeserializationSchema 并设置字段映射
Properties props = new Properties();
props.setProperty("decimal.handling.mode", "string");
DebeziumJsonDeserializationSchema<RowData> deserializer = new DebeziumJsonDeserializationSchema<>(true, props);

// 使用自定义的 DeserializationSchema
FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
    topic,
    new SimpleStringSchema(),
    properties
);

DataStream<RowData> stream = env.addSource(kafkaConsumer)
    .map(new MapFunction<String, RowData>() {
        @Override
        public RowData map(String value) throws Exception {
            // 在这里进行字段映射和转换
            return deserializer.deserialize(value.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
        }
    });

// 继续处理流数据...

验证数据

• 在数据进入 Flink 之前，验证数据是否符合预期。可以使用工具如 kafkacat 或者 kafka-console-consumer 来查看 Kafka 中的数据内容，确保数据格式正确。

通过上述方法，你应该能够找到并解决 file is not a valid field name 错误的原因。如果问题仍然存在，建议检查更详细的错误日志，并可能需要进一步调试 Flink CDC 和 Kafka Connect 的配置。

Flink CDC中File is not a valid field name 遇到过没？

Flink CDC中File is not a valid field name 遇到过没？Oracle同步，全改成大写了还是有问题，任务同步一段时间就会报错
参考回答：
在Flink CDC中，如果遇到"File is not a valid field name"的错误，通常是在Flink CDC中，如果遇到"File is not a valid field name"的错误，通常是因为源表中存在一个名为"file"的字段，而该字段在目标系统中不存在或名称不同。
对于Oracle同步的情况，即使将所有字段名都改成大写，仍然可能会出现问题。这是因为Oracle数据库中的表结构和字段名是区分大小写的，因此需要确保源表和目标表中的字段名完全一致，包括大小写。
为了解决这个问题，您可以尝试以下步骤：

1. 检查源表和目标表中的字段名是否完全一致，包括大小写。可以使用SQL查询语句来查看表结构，例如：
   SELECT column_name, data_type FROM user_tab_columns WHERE table_name = 'source_table';
   SELECT column_name, data_type FROM user_tab_columns WHERE table_name = 'target_table';
2. 如果发现字段名不一致，可以修改目标表的结构，将字段名改为与源表一致的名称和大小写。可以使用ALTER TABLE语句来修改表结构，例如：
   ALTER TABLE target_table RENAME COLUMN old_field_name TO new_field_name;
3. 修改Flink CDC作业的配置，确保源表和目标表中的字段名一致。可以在Flink CDC作业的配置文件中指定源表和目标表的字段映射关系，例如：
   "source": {
   "topic": "oracle-source-topic",
   "username": "your-username",
   "password": "your-password",
   "connection-url": "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:orcl",
   "table-name": "source_table",
   "schema-registry-url": "http://localhost:8081",
   "key-converter": "io.debezium.relational.history.FileDatabaseHistory.KeyConverter",
   "value-converter": "io.debezium.relational.history.FileDatabaseHistory.ValueConverter",
   "column-mappings": [
   { "source": "old_field_name", "target": "new_field_name" }
   ]
   },
   "sink": {
   "topic": "oracle-sink-topic",
   "username": "your-username",
   "password": "your-password",
   "connection-url": "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:orcl",
   "table-name": "target_table",
   "schema-registry-url": "http://localhost:8081",
   "key-converter": "io.debezium.relational.history.FileDatabaseHistory.KeyConverter",
   "value-converter": "io.debezium.relational.history.FileDatabaseHistory.ValueConverter",
   "column-mappings": [
   { "source": "new_field_name", "target": "new_field_name" }
   ]
   }
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   https://developer.aliyun.com/ask/577316