Fink中如果是debezium 这种格式就不能用 interval join 了吗?

在阿里云 Flink 中，如果数据源是 Debezium 格式的 CDC 数据（Change Data Capture），那么您仍然可以使用 Interval Join 操作。但是，要注意需要对 Debezium CDC 数据进行特殊处理才能与 Interval Join 操作兼容。

Debezium CDC 数据是一种高度标准化的 JSON 格式，用于表示数据库中的变更。使用 CDC 数据可以获得数据库变更的实时流，从而可以实现实时数据处理和分析。但是，Debezium CDC 数据和 Flink 的标准数据源并不兼容，这是因为 Debezium CDC 数据中包含了丰富的信息，例如变更类型、表名、字段名、主键信息等，而 Flink 的标准数据源只包含了简单的行数据。

要让 Debezium CDC 数据和 Interval Join 操作兼容，您需要将 CDC 数据转换为 Flink 的标准数据源格式。具体来说，可以使用 Flink 提供的 JSONTableSource 将 Debezium CDC 数据解析为 Flink 表（Table）格式。然后，使用 Table 类型的数据进行 Interval Join 操作即可。

以下是使用的代码示例：

1. 定义 Debezium JSON 数据源：

JsonDebeziumDeserializationSchema debeziumDeserSchema = new JsonDebeziumDeserializationSchema.Builder()
    .withIgnoreParseErrors()
    .build();

KafkaSource<Debezium> kafkaSource = 
    KafkaSource.<Debezium>builder()
        .setBootstrapServers("localhost:9092")
        .setTopics("mycdc")
        .setGroupId("cdc-flink")
        .setStartingOffsets(OffsetsInitializer.earliest())
        .setValueDeserializer(debeziumDeserSchema)
        .build();

1. 将 JSON 数据转换为 Flink 的 Table 类型：

Table table = tableEnv.fromDataStream(debeziumDataStream, "name, age", "ts.proctime");

1. 执行 Interval Join 操作：

Table result = intervalJoinQuery.execute();

Debezium 是一种用于 Web 应用程序的事务协议，它支持两阶段提交（2PC）和读事务。虽然 Debezium 的提交事务并不支持 Interval Join，但它可以通过其他方式实现事务的一致性和隔离性。

在 Debezium 中，可以使用 Flink 的 DataStream API 来实现事务的一致性和隔离性。Flink 的 DataStream API 提供了一种简单且高效的方式来处理事务，可以用于 Web 应用程序和其他事务驱动的应用程序.