flink kafka debezium-json读取更新的数据,数据格式和官网提供的不一样没有op 为u的数据 怎么才能获取op为u的数据
Apache Flink 通过连接到 Kafka 消费 Debezium JSON 格式的消息时,如果希望捕获数据库表的变更事件(例如INSERT, UPDATE, DELETE等),Debezium 会在其生成的消息中包含一个字段 op
来标识操作类型。对于更新操作(UPDATE),op
字段的值通常为 u
。
如果你在使用 Flink 读取 Kafka 中的 Debezium JSON 数据时发现没有 op
字段,或者想要特别处理 op
为 u
的记录,你可以按照以下步骤检查和配置:
检查 Debezium 的配置:
op
字段的消息。这通常是在 Debezium 的配置中设置的。检查 Kafka 消费者配置:
Flink 的 Debezium Source Connector:
org.apache.flink.connector.debezium.DebeziumSource
并指定正确的 DebeziumDeserializationSchema
。解析 Debezium 消息:
op
字段。这可以通过 Map 或 FlatMap 函数实现。过滤特定的操作类型:
op
为 u
的记录,可以在 Flink 的 DataStream API 中添加一个 Filter 函数来仅保留 op
为 u
的记录。这里有一个简单的示例代码片段,展示了如何在 Flink 中过滤出 op
为 u
的记录:
import org.apache.flink.api.common.serialization.DeserializationSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import io.debezium.data.Envelope;
public class DebeziumFlinkExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 假设这里创建了一个 Kafka 消费流,并指定了正确的反序列化器
DeserializationSchema<io.debezium.data.Envelope> deserializationSchema = ...;
DataStream<Envelope> source = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("your-topic", deserializationSchema, properties));
DataStream<Envelope> updates = source.filter(record -> "u".equals(record.getOperation()));
// 进一步处理更新记录
updates.print();
env.execute("Flink Debezium Example");
}
}
请注意,上面的示例代码是一个简化版本,并且假设你已经有了一个 Kafka 消费配置。你需要根据实际情况调整 Kafka 消费者的配置、反序列化器的选择以及环境设置。
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