Apache Flink CDC 数据转换功能详解

Apache Flink CDC 数据转换功能详解

flink-cdc Flink CDC is a streaming data integration tool 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/flin/flink-cdc

什么是Flink CDC的数据转换功能

Apache Flink CDC的数据转换(Transform)模块是CDC(Change Data Capture)管道中的核心组件之一，它允许用户在数据同步过程中对数据进行灵活的处理和转换。这个功能特别适用于需要实时数据集成和数据处理的场景。

核心功能概述

数据转换模块主要提供三大核心能力：

1. 列投影(Projection)：可以选择、重命名或删除源表中的列
2. 数据过滤(Filter)：可以根据条件过滤掉不需要同步的数据行
3. 元数据处理：可以访问和利用表的元数据信息进行更复杂的转换

详细参数解析

基础参数

• source-table：源表标识，支持正则表达式匹配多个表
• projection：列投影规则，语法类似SQL的SELECT子句
• filter：过滤条件，语法类似SQL的WHERE子句
• description：规则描述信息，便于维护

高级参数

• primary-keys：可重新定义目标表的主键
• partition-keys：可定义目标表的分区键
• table-options：用于配置自动创建表时的额外选项

元数据字段详解

Flink CDC提供了一些特殊的元数据字段，可以在转换规则中使用：

• __namespace_name__：命名空间名称
• __schema_name__：模式名称
• __table_name__：表名称

这些字段在不同数据库中的对应关系：

| 数据库类型 | 对应关系 | |------------|----------| | MySQL | 数据库名称作为namespace_name，表名称作为table_name | | PostgreSQL | 数据库名称作为namespace_name，模式名称作为schema_name，表名称作为table_name | | Oracle | 模式名称作为schema_name，表名称作为table_name |

丰富的函数支持

Flink CDC转换功能内置了大量实用函数，涵盖多个类别：

比较函数

包括等于(=)、不等于(<>)、大于(>)、小于(<)等基本比较操作，以及BETWEEN、IN、LIKE等高级比较操作。

逻辑函数

支持AND、OR、NOT等逻辑运算，以及IS TRUE、IS FALSE等布尔判断。

算术函数

提供加减乘除等基本运算，以及ABS、CEIL、FLOOR等数学函数。

字符串函数

包括字符串连接(||)、大小写转换(UPPER/LOWER)、子串提取(SUBSTRING)等常用字符串操作。

时间函数

支持获取当前时间(CURRENT_TIMESTAMP)、日期格式化(DATE_FORMAT)、时间差计算(TIMESTAMPDIFF)等时间相关操作。

条件函数

提供CASE WHEN、COALESCE、IF等条件判断函数。

实际应用示例

1. 添加计算列

transform:
  - source-table: sales.orders
    projection: order_id, customer_id, amount, amount*0.1 as tax, UPPER(status) as status_upper

这个例子中，我们添加了两个计算列：一个是计算税额(amount的10%)，另一个是将状态转换为大写。

2. 数据过滤

transform:
  - source-table: inventory.products
    filter: quantity > 0 AND (category = 'electronics' OR price > 1000)

这个规则只同步库存大于0且(类别为电子产品或价格大于1000)的商品记录。

3. 元数据引用

transform:
  - source-table: hr.employees
    projection: emp_id, name, __schema_name__ || '.' || __table_name__ as source_table

这个例子中，我们添加了一个新列，显示数据来源的完整表名(模式名.表名)。

4. 主键重定义

transform:
  - source-table: logistics.shipments
    projection: shipment_id, order_id, tracking_number
    primary-keys: tracking_number

这个规则将主键从原来的shipment_id改为tracking_number。

使用技巧与最佳实践

1. 性能考虑：复杂的转换表达式会增加处理开销，应尽量简化
2. 字段顺序：投影表达式中的字段顺序决定了目标表的列顺序
3. 通配符使用：使用*可以包含所有字段，但要注意转义
4. 批量处理：可以通过正则表达式一次匹配多个表

当前限制与未来展望

目前版本存在一些限制：

• 暂不支持与路由规则同时使用
• 计算列不能引用被裁剪掉的列
• 不同模式的表不能使用正则匹配

这些限制将在未来版本中逐步解决，使Flink CDC的数据转换功能更加强大和灵活。

通过合理使用数据转换功能，可以大大简化数据集成流程，减少中间处理环节，实现更高效的实时数据管道。

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