flinkcdc kafka怎样进行数据解压 - 问答

FlinkCDC（Change Data Capture）是一个用于捕获和跟踪数据变更的库，它支持从Kafka等数据源中捕获变更数据。在使用FlinkCDC捕获Kafka数据变更时，通常会遇到两种数据格式：Avro和JSON。这里以Avro为例，介绍如何进行数据解压。

添加依赖

首先，在Flink项目中添加FlinkCDC和Kafka的依赖。在Maven项目的pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency>
  <groupId>com.ververica</groupId>
  <artifactId>flink-connector-kafka-cdc_2.11</artifactId>
  <version>1.13.0</version>
</dependency>

创建Kafka消费者

创建一个Kafka消费者，用于订阅Kafka主题并读取变更数据。这里使用Flink的FlinkKafkaConsumer类：

import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;

Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
properties.setProperty("group.id", "flink-cdc-consumer");
properties.setProperty("enable.auto.commit", "false");
properties.setProperty("auto.offset.reset", "earliest");

FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("your-topic", new SimpleStringSchema(), properties);

解压Avro数据

FlinkCDC捕获的Avro数据通常包含一个名为value的字段，该字段包含了压缩后的Avro数据。要解压这些数据，需要使用Flink的TypeInformation和TypeExtractor类来获取正确的数据类型，然后使用org.apache.avro.io.BinaryDecoder类进行解压。

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.java.typeutils.TypeExtractor;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.avro.io.BinaryDecoder;
import org.apache.avro.io.DecoderFactory;
import org.apache.avro.generic.GenericDatumReader;
import org.apache.avro.generic.GenericRecord;

// ... 创建Kafka消费者的代码

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<String> stream = env.addSource(kafkaConsumer);

DataStream<GenericRecord> avroStream = stream
    .map(value -> {
        byte[] compressedData = value.getBytes();
        BinaryDecoder decoder = DecoderFactory.get().binaryDecoder(compressedData, null);
        GenericDatumReader<GenericRecord> datumReader = new GenericDatumReader<>();
        return datumReader.read(null, decoder);
    })
    .returns(TypeExtractor.getForClass(GenericRecord.class));

现在，avroStream数据流包含了解压后的Avro变更数据。你可以对这些数据进行进一步的处理和分析。

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