Flink的jar作业,mysql cdc全量阶段,啥时候支持自定义查询语句？

查询了一下，貌似是不支持的，可能我还看的不够多，额

link CDC Connector for MySQL 在全量读取阶段使用的是固定的SQL查询语句，通常是SELECT * FROM table_name WHERE 1=1，这表示选择表中的所有记录。这种查询方式简单且通用，但并不支持自定义的SQL语句，例如使用SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE id > x AND id < y。

其实你可以 使用批处理作业：在Flink中创建一个批处理作业，使用自定义的SQL查询语句从MySQL中读取数据，然后再将这些数据输出到Flink CDC Connector进行增量读取

在 Apache Flink 的 MySQL CDC（Change Data Capture）连接器中，当前的全量数据读取阶段确实使用了固定的查询模式，例如 SELECT * FROM xxx WHERE id > ? AND id < ? 这样的查询语句。这个固定模式主要是为了确保数据读取的一致性和完整性。

自定义 SELECT 查询的支持
根据目前的文档和发展计划，Flink 社区一直在不断改进 MySQL CDC 连接器的功能，包括提供更多的自定义配置选项。

目前的解决方案
在全量读取阶段，如果你需要自定义查询语句，可以考虑以下几种替代方案：

使用 Flink SQL:
你可以使用 Flink SQL 来定义你的数据流，并在 SQL 语句中选择你需要的字段。尽管在底层，CDC 连接器仍然会读取所有字段，但你可以在上层过滤和选择需要的字段。

CREATE TABLE source_table (
    id INT,
    name STRING,
    -- other fields
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    'hostname' = 'localhost',
    'port' = '3306',
    'username' = 'root',
    'password' = 'password',
    'database-name' = 'mydb',
    'table-name' = 'mytable'
);

CREATE TABLE sink_table (
    id INT,
    name STRING
) WITH (
    'connector' = 'print'
);

INSERT INTO sink_table
SELECT id, name
FROM source_table;

自定义数据源:
如果你需要完全自定义的查询逻辑，可以考虑实现一个自定义的 Flink 连接器或数据源。这需要更多的开发工作，但可以满足特定的需求。
外部处理:
在全量读取阶段之前，预先处理数据并将处理后的结果写入一个中间存储（例如 Kafka、HDFS），然后在 Flink 中读取这个中间存储的数据。
未来的功能改进
建议密切关注 Flink 的发布公告和开发路线图，尤其是 Flink CDC 连接器的更新。社区往往会根据用户反馈和需求不断改进功能，包括对自定义查询的支持。

结论
目前，Flink MySQL CDC 连接器在全量读取阶段使用固定的查询模式，没有内置的功能来自定义查询字段。但通过使用 Flink SQL 或自定义数据源等方式，可以部分满足自定义查询的需求。未来，随着社区的发展，可能会引入更多的自定义查询支持。

在Apache Flink中使用MySQL CDC（Change Data Capture）时，全量数据加载通常是通过连接器自动完成的，而不是直接执行自定义的SQL查询。然而，随着Flink的发展，社区可能会添加更多的灵活性和定制选项。

目前，在Flink的MySQL CDC连接器中，全量数据的加载通常遵循以下模式：

1. 全量扫描:

   • 连接器会读取MySQL表中的所有数据并将其导入到Flink Job中。
   • 这个过程通常是通过读取表中的所有行来实现的。

2. 增量更新:

   • 在全量数据加载完成后，连接器会监听MySQL的binlog以捕获后续的更改事件。

针对您提到的情况，即希望能够在全量加载阶段使用自定义的SELECT语句，这通常不是默认行为。但是，社区确实有可能增加这种功能以提高灵活性。

自定义全量加载的支持

• 社区讨论:

  • 如果您之前沟通时了解到社区正在考虑这个功能，那么您可能参与了相关的讨论或者跟踪了一个JIRA ticket。
  • Apache Flink有一个活跃的社区，包括GitHub和JIRA，您可以在那里跟踪功能请求和改进的状态。

• JIRA跟踪:

  • 您可以检查Flink的JIRA项目（Flink JIRA），看看是否有关于自定义全量加载查询的讨论或提议。
  • 如果您找到了相关的JIRA ticket，可以查看它的状态，了解开发进度。

• 社区邮件列表:

  • 您也可以查看Flink的邮件列表，特别是dev@flink.apache.org，以获取更多关于该特性的讨论和进展。

• GitHub Pull Requests:

  • 如果该功能正在开发中，可能已经有相关的Pull Request提交到了GitHub仓库。
  • 您可以在Flink的GitHub仓库中搜索相关的PR，查看其实现细节和状态。

如果这项功能已经被提出但尚未实现，您可以在Flink的社区渠道中持续关注其进展。如果您需要具体的JIRA ticket编号或其他详细信息，请提供更多信息，我将尽力为您查找。

Flink作业中使用MySQL CDC获取全量数据时是否支持自定义SELECT语句，当前的文档并未明确提及支持自定义SELECT FROM xxx查询语句。通常MySQL CDC在全量阶段可能会使用特定的方式如无锁读取或全局读锁来获取数据，这通常是由连接器内部实现的。Flink CDC与MySQL的连接器文档会提供最新的功能说明。

Flink社区确实一直在努力改进其CDC (Change Data Capture) 功能，以提供更多的灵活性和定制化选项。对于MySQL CDC，当前的实现主要通过Debezium连接器来完成，而Debezium连接器本身也一直在演进以提供更多的功能。

关于全量阶段的自定义查询

1. Debezium的限制:

   • 默认情况下，Debezium连接器在全量阶段使用简单的查询来获取所有数据，通常是基于表名进行全表扫描。
   • 由于Debezium的设计原理，它并不直接支持自定义全量查询，而是通过特定的配置来控制全量加载的过程。

2. Flink Debezium Connector的改进:

   • Flink社区在不断地改进其Debezium连接器，以提供更多高级特性。
   • 虽然目前的版本可能还不支持自定义全量查询，但Flink团队和社区都在持续开发新功能。

3. 社区讨论和计划:

   • 你可以查阅Flink的GitHub或邮件列表来了解关于自定义全量查询的讨论和未来的路线图。
   • 如果你有具体的需求，也可以参与社区讨论，提出你的需求，并参与到相关功能的开发中。

目前的解决方案

目前，如果你需要自定义全量查询，可以考虑以下几种方法：

1. 使用外部表:

   • 在Flink中创建一个外部表，指向MySQL数据库，并使用自定义的SQL查询来获取数据。
   • 然后可以使用Flink SQL或Table API来读取这个外部表的数据，并将其写入到另一个表中作为全量数据的来源。

2. 自定义Source Function:

   • 如果你需要更复杂的逻辑，可以编写一个自定义的Source Function来实现自定义全量数据的读取逻辑。
   • 你可以使用Flink的API来实现这个功能，并将自定义的Source Function集成到你的Flink作业中。

3. 批处理阶段:

   • 在Flink作业开始时，可以使用批处理阶段来执行自定义的全量数据读取。
   • 例如，你可以使用Flink的Batch API来执行自定义的SQL查询，并将结果写入到状态后端或临时表中。

未来发展方向

Flink社区一直在努力改进其连接器和API，以提供更多的灵活性和功能。如果你感兴趣，可以关注Flink的官方文档更新或社区动态，了解是否有新的版本或补丁支持自定义全量查询。

如果你需要更具体的帮助或指导，请随时告诉我。

目前没有找到该功能的具体支持时间或版本。。。。未来应该有计划，建议持续关注

还在规划中，可以关注下每个版本的Release Notes。

——参考链接。