Flink CDC中我的场景是同步Mysql数据到es中，应该怎样写才可以插入一组数据？

要在Flink CDC中将MySQL数据同步到Elasticsearch并插入一个数组类型的字段，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 在Flink SQL中创建对应的类型regions ARRAY<ROW(regionId INT, regionName STRING)>。

CREATE TYPE regions AS ARRAY<ROW(regionId INT, regionName STRING)>;

1. 创建Elasticsearch索引并定义数组类型的映射。

2. 在Flink SQL中编写Insert语句将数据插入到Elasticsearch。

INSERT INTO es_index
SELECT ARRAY[ROW(regionId1, regionName1), ROW(regionId2, regionName2)] AS regions 
FROM ...

注意事项：

• regionId1和regionName1是第一组数据的字段值。
• regionId2和regionName2是第二组数据的字段值。
• 你可以根据实际情况调整代码来插入更多的数据组。

这样，你就可以使用INSERT INTO语句将一组数据插入到Elasticsearch索引中。

在Flink CDC中同步MySQL数据到Elasticsearch可以通过以下步骤实现：
使用Flink CDC从MySQL中捕获变化数据，可以使用Flink CDC提供的JDBC Connector来连接MySQL数据库，并使用Debezium JSON格式将变化数据转换为Flink的DataStream。
将变化数据转换为Elasticsearch的文档格式，可以使用Flink提供的MapFunction或RichMapFunction对Debezium JSON格式的数据进行转换。根据您的具体需求，可以在MapFunction中进行一些数据清洗、转换、合并等操作，最终将变化数据转换为Elasticsearch的文档格式。
将转换后的文档数据写入Elasticsearch，可以使用Flink提供的Elasticsearch Connector将文档数据写入Elasticsearch中。在Elasticsearch Connector中，可以指定Elasticsearch的索引名称、类型、文档ID等参数。
以下是一个使用Flink CDC将MySQL数据同步到Elasticsearch的示例代码：
java
Copy
// 创建MySQL CDC数据源
JdbcSource mysqlSource = JdbcSource.builder()
.setDrivername("com.mysql.jdbc.Driver")
.setDBUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test")
.setUsername("root")
.setPassword("root")
.setFetchSize(1024)
.setRowConverter(new DebeziumJsonRowConverter(schema))
.build();

// 创建Elasticsearch输出流
ElasticsearchSink.Builder esSinkBuilder = new ElasticsearchSink.Builder<>(
httpHosts,
new ElasticsearchSinkFunction() {
public IndexRequest createIndexRequest(Document element) {
// 将Document转换为IndexRequest
return Requests.indexRequest()
.index("myindex")
.type("mytype")
.id(element.getId())
.source(element.getSource());
}
});

// 创建Flink流处理作业
DataStream mysqlStream = env.addSource(mysqlSource);
DataStream esStream = mysqlStream.map(new MyMapFunction());
esStream.addSink(esSinkBuilder.build());

env.execute("Sync MySQL to Elasticsearch");

// 定义MapFunction将Debezium JSON格式的数据转换为Elasticsearch的文档格式
public static class MyMapFunction implements MapFunction {
public Document map(RowData value) throws Exception {
// 将RowData转换为JSON格式的字符串
String json = value.toString();
// 解析JSON格式的字符串，获取需要的字段
String id = JsonPath.read(json, "$.payload.id");
String name = JsonPath.read(json, "$.payload.name");
String description = JsonPath.read(json, "$.payload.description");
// 将字段组装成Document对象
Map source = new HashMap<>();
source.put("name", name);
source.put("description", description);
return new Document(id, source);
}
}

// 定义Elasticsearch文档对象
public static class Document {
private String id;
private Map source;

public Document(String id, Map<String, String> source) {
    this.id = id;
    this.source = source;
}

public String getId() {
    return id;
}

public Map<String, String> getSource() {
    return source;
}

}

可以使用以下语句将多条数据插入到 es_index 中：

INSERT INTO es_index (regionId, regionName) VALUES
(1, 'Region 1'),
(2, 'Region 2'),
(3, 'Region 3');

或者使用以下语句将多行数据插入到 es_index 中：

INSERT INTO es_index (regionId, regionName)
SELECT regionId, regionName FROM your_table;

请注意，如果regions类型是一个数组，则每个数组元素都应该是一个单独的行。因此，需要为每个数组元素编写一个 SELECT 语句，并将它们作为多个值传递给 INSERT INTO 语句。

"Elasticsearch stores document in a JSON string. So the data type mapping is between Flink data type and JSON data type. Flink uses built-in 'json' format for Elasticsearch connector. Please refer to JSON Format page for more type mapping details. https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/docs/connectors/table/formats/json/
此回答整理至钉群“Flink CDC 社区”。"