Flink CDC 可以读取虚拟列 op
,但是需要使用自定义的 DebeziumDeserializationSchema
来解析该列。
具体来说,您需要在 DebeziumDeserializationSchemaBuilder
中添加一个名为 op
的列,并指定其数据类型和反序列化器。例如:
DebeziumDeserializationSchema<MyEvent> deserializationSchema = DebeziumDeserializationSchemaBuilder<MyEvent>.create()
.schemaName("my_schema")
.databaseList(Arrays.asList("mydb"))
.tableList(Arrays.asList("mytable"))
.column("id", DataTypes.BIGINT())
.column("name", DataTypes.STRING())
.column("op", DataTypes.STRING()) // 添加虚拟列 op
.deserializer(new MyEventDeserializer())
.build();
然后,您可以在您的应用程序中使用 FlinkCDC
连接器来读取数据流,并根据 op
列的值执行不同的操作。例如:
FlinkCDC<MyEvent> cdc = new FlinkCDC<>(env, mySourceFunction, deserializationSchema);
DataStream<MyEvent> stream = env.addSource(cdc);
stream.filter(event -> event.getOp().equals("INSERT")) // 根据 op 列的值过滤数据流
.map(event -> { /* 对 INSERT 事件执行某些操作 */ return event; })
.otherwise(event -> { /* 对其他事件执行某些操作 */ return event; });
Flink CDC 从 MySQL 中读取的数据变更事件中包含了一个名为 _op
的虚拟列,它表示了数据的变更类型。这个列包含了三种可能的值:I
(插入)、U
(更新)和 D
(删除)。这些值可以用来决定在处理数据时进行不同的操作。
要使用 Flink SQL 来根据 _op
列的不同值执行不同的操作,你可以使用 CASE WHEN
或 UNION ALL
结构来实现。例如,以下是一个简化的示例:
-- 创建一个临时表以接收CDC事件
CREATE TABLE mysql_events (
id INT,
name STRING,
price DECIMAL(10,2),
_op STRING
) WITH (
'connector' = 'mysql-cdc',
'hostname' = 'localhost',
'port' = '3306',
'username' = 'root',
'password' = 'password',
'database-name' = 'test',
'table-name' = 'products'
);
-- 根据_op列的不同值进行不同的操作
INSERT INTO sink_table
SELECT
id,
name,
CASE
WHEN _op = 'I' THEN ...
WHEN _op = 'U' THEN ...
WHEN _op = 'D' THEN ...
END as new_price
FROM mysql_events;
在这个例子中,你可以在每个 WHEN
子句中定义对应的操作。注意,你需要为每个操作提供完整的语句,包括字段名、运算符等。
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