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flink cdc，读取datetime类型

news 2025/8/4 21:36:19

:flink cdc，读取datetime类型，全都变成了时间戳

Flink CDC读取MySQL的datetime类型时会转换为时间戳的问题，可以通过在Flink CDC任务中添加相应的转换器来解决。具体来说，可以在MySQL数据源的debezium.source.converter配置项中指定io.debezium.connector.mysql.converters.TimestampConverter转换器，这样Flink CDC将会将datetime类型转换为ISO-8601格式的字符串，而不是时间戳。示例如下所示：
abnf
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properties.setProperty("debezium.source.connector.class", "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector");
properties.setProperty("debezium.source.offset.storage", "org.apache.kafka.connect.storage.FileOffsetBackingStore");
properties.setProperty("debezium.source.offset.storage.file.filename", "/path/to/offset/file");
properties.setProperty("debezium.source.converter", "io.debezium.connector.mysql.converters.TimestampConverter");
如果您只是开启了MySQL的binlog，而没有做其他的设置，那么您需要安装和配置Debezium插件来实现Flink CDC任务。具体来说，需要在Flink CDC任务的配置文件中指定Debezium插件的相关配置，例如MySQL的连接参数、binlog的位置信息、数据解析器等。同时，需要将Debezium插件的JAR包添加到Flink的CLASSPATH中，以确保Flink能够正确加载插件。需要注意的是，如果您使用的是Flink 1.13或以上版本，可以直接使用Flink的内置Debezium插件来实现CDC任务，无需安装其他插件。
对于如何使用DataStream来写SQL，Flink提供了DataStream API和Table API两种方式来操作数据。其中，DataStream API是基于流处理模式的API，可以直接操作数据流；而Table API是基于关系型数据模型的API，可以将数据流转换为关系型表，并进行类似SQL的操作。具体来说，您可以使用StreamExecutionEnvironment类来创建DataStream，并使用StreamTableEnvironment类来创建Table。示例如下所示：
reasonml
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StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

DataStream> stream = env.fromElements(
Tuple2.of(1, "Alice"),
Tuple2.of(2, "Bob"),
Tuple2.of(3, "Charlie"));

Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("id"), $("name"));
Table result = table.select($("name")).where($("id").isEqual(2));

DataStream resultStream = tableEnv.toDataStream(result, Row.class);
resultStream.print();
在上述示例中，首先创建了一个DataStream，并使用StreamTableEnvironment将其转换为Table。然后，对Table进行了一些操作，例如选择name列，并过滤id为2的行。最后，将Tabl

2023-07-30 09:36:09 发布于北京举报

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Star时光

问题1：当 Flink CDC 读取 MySQL 的 datetime 类型时，将其转换为时间戳的问题。如果下游可以解决这个问题，你可以在下游进行类型转换来恢复原始的 datetime 类型。但是如果你想在 Flink CDC 本身解决这个问题，你可以通过以下两种方式来处理：

- 使用 Flink SQL：在 Flink CDC 中使用 Flink SQL 可以更方便地对数据进行类型转换。你可以在表的创建语句中使用 CAST 函数来将时间戳转换回 datetime 类型。例如：SELECT CAST(timestamp_column AS DATETIME) FROM my_table。

- 自定义代码处理：如果你使用 Flink DataStream API 处理 Flink CDC 数据流，你可以编写自定义代码来解析并转换时间戳列。在 DataStream 的 map 或 flatMap 算子中，根据具体情况使用 SimpleDateFormat 或其他日期时间处理库来解析时间戳，并将其转换为 datetime 类型。

问题2：只开启了 MySQL 的 binlog，且没有做其他设置，如何解决？如果你没有进行其他设置，Flink CDC 将默认使用 MySQL Connector/J 来连接 MySQL 数据库，并读取其 binlog。在这种情况下，你可以使用 Flink SQL 或 Flink DataStream API 来处理 Flink CDC 数据流。

- 使用 Flink SQL：你可以通过 Flink SQL 来处理 Flink CDC 数据流。首先，在 Flink SQL 中注册 CDC 数据源，并创建相应的表。然后，你可以使用标准的 SQL 查询语句来对数据进行处理和转换。

- 使用 Flink DataStream API：如果你更喜欢使用 Flink DataStream API，可以通过创建 CDCSourceFunction 并配置相应的参数来创建 Flink CDC 数据源。然后，你可以使用 DataStream 的各种算子（如 map、filter、aggregation 等）来处理 Flink CDC 数据流。

根据你的具体情况和需求，选择适合的方式来处理 Flink CDC 的数据流