Flink CDC Hbase字段类型跟flinksql类型,转换的java代码吗?
Flink CDC HBase字段类型与Flink SQL类型的转换可以通过以下Java代码实现:
import org.apache.flink.table.data.RowData;
import org.apache.flink.table.types.logical.LogicalType;
import org.apache.flink.table.types.logical.RowType;
import org.apache.hadoop.hbase.Cell;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
public class FlinkCDCHBaseToFlinkSQLConverter {
public static RowData convertHBaseCellToFlinkRowData(Cell cell) {
byte[] rowKey = cell.getRowArray();
String rowKeyStr = Bytes.toString(rowKey);
byte[] family = cell.getFamilyArray();
String familyStr = Bytes.toString(family);
byte[] qualifier = cell.getQualifierArray();
String qualifierStr = Bytes.toString(qualifier);
byte[] value = cell.getValueArray();
String valueStr = Bytes.toString(value);
// 根据需要将HBase字段转换为Flink SQL字段
// 示例:将HBase的列族和列限定符拼接作为Flink SQL的列名
String columnName = familyStr + ":" + qualifierStr;
// 创建一个RowData对象,用于存储转换后的字段值
RowData rowData = new RowData();
rowData.setField(columnName, valueStr);
return rowData;
}
public static void main(String[] args) {
// 示例:将HBase单元格转换为Flink RowData对象
Cell hbaseCell = ...; // 从HBase中获取的单元格
RowData flinkRowData = convertHBaseCellToFlinkRowData(hbaseCell);
// 输出转换后的Flink RowData对象
System.out.println(flinkRowData);
}
}
这个代码示例中,convertHBaseCellToFlinkRowData
方法接收一个HBase单元格作为参数,并将其转换为一个Flink RowData对象。在这个示例中,我们将HBase的列族和列限定符拼接作为Flink SQL的列名。你可以根据实际需求修改这个方法,以实现更复杂的字段类型转换。
Flink CDC和HBase之间进行数据类型转换时,通常需要处理的是从Flink SQL中的数据类型到HBase中列族(Column Family)和列限定符(Column Qualifier)的数据类型的映射。由于Java是编写Flink作业的常用语言之一,所以在这里提供一个简单的示例来展示如何在Java代码中实现这种转换。
首先,假设你有一个Flink SQL表定义如下:
CREATE TABLE flink_table (
id INT,
name STRING,
age INT,
registration_date TIMESTAMP(3),
...
) WITH (
'connector' = '...',
'format' = '...',
...
);
然后,你想将这些数据写入到HBase表中,该HBase表有以下列族和列限定符:
info
id
: 类型为byte[]
name
: 类型为byte[]
age
: 类型为long
registration_date
: 类型为long
你可以使用Apache Flink的Table API或者DataStream API来创建一个自定义的SinkFunction,这个函数负责将Flink SQL表中的字段值转换为HBase兼容的格式,并将它们写入到HBase表中。以下是一个简化的例子:
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.connectors.hbase.HBaseTableSchema;
import org.apache.flink.streaming.connectors.hbase.TableRow;
import org.apache.flink.types.Row;
public class HBaseConverter implements MapFunction<Row, Tuple2<String, TableRow>> {
private final HBaseTableSchema hbaseSchema;
public HBaseConverter(HBaseTableSchema hbaseSchema) {
this.hbaseSchema = hbaseSchema;
}
@Override
public Tuple2<String, TableRow> map(Row row) throws Exception {
byte[] rowKey = ...; // 根据row数据生成row key
TableRow tableRow = new TableRow(rowKey);
for (int i = 0; i < row.getArity(); i++) {
String columnName = hbaseSchema.getFieldName(i); // 获取列名
Object value = row.getField(i); // 获取值
if (value != null) {
switch (columnName) {
case "id":
tableRow.add(hbaseSchema.getColumnFamily(), "id", Bytes.toBytes(((Integer) value).intValue()));
break;
case "name":
tableRow.add(hbaseSchema.getColumnFamily(), "name", Bytes.toBytes(value.toString()));
break;
case "age":
tableRow.add(hbaseSchema.getColumnFamily(), "age", Bytes.toBytes(((Integer) value).longValue()));
break;
case "registration_date":
tableRow.add(hbaseSchema.getColumnFamily(), "registration_date",
Bytes.toBytes(((org.apache.flink.table.data.TimestampData) value).getMillisecond()));
break;
default:
throw new RuntimeException("Unknown column: " + columnName);
}
}
}
return new Tuple2<>(Bytes.toString(rowKey), tableRow);
}
}
在这个例子中,我们首先创建了一个名为HBaseConverter
的MapFunction,它接受一个来自Flink SQL表的Row对象,并将其转换为一个包含HBase行键和待写入数据的TableRow对象。
HBase 将所有的数据存为字节数组。读写操作时需要将数据进行序列化和反序列化。Flink 与 HBase 的数据转换关系如下:https://blog.csdn.net/Samooyou/article/details/125070536
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