flink的source-kafka

Question

当我将flink的source中的数据定义为debezium-json 那么我的sink的源是doris 格式怎么设置,才可以将数据正确的解析呢 定义为json的话 是否需要增加参数

Answer 1

上午好☀️☀️☀️️
本答案参考通义千问

在使用 Flink 从 Kafka 读取数据，并将数据写入 Doris（Apache Doris）时，如果 Kafka 中的数据格式是 Debezium JSON，那么在 Flink 的 Source 和 Sink 配置中需要特别注意数据的解析和格式设置。

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✅ 问题分析

• Source: 使用 kafka 作为数据源，数据格式为 debezium-json。
• Sink: 使用 doris 作为目标存储，需要将数据正确地解析并插入到 Doris 表中。
• 关键点：Debezium JSON 是一种结构化的 JSON 格式，包含 before、after、source 等字段。要将其转换为 Doris 可识别的格式（如 JSON 或 Row），需要进行适当的处理。

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🔧 解决方案

1. 定义 Flink Source 为 Debezium JSON

在 Flink SQL 中，你可以通过 DEBEZIUM_JSON 格式来解析 Kafka 中的 Debezium 数据。

CREATE TABLE kafka_source (
    `data` JSON,
    `op` STRING,
    `ts` TIMESTAMP(3)
) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'your_topic_name',
    'format' = 'debezium-json',
    'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092'
);

重点：使用 format = 'debezium-json' 是关键，确保 Flink 能正确解析 Debezium 的 JSON 数据。

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2. 处理 Debezium JSON 数据

由于 Debezium JSON 包含多个嵌套字段，比如 data 字段中包含实际的数据内容，你需要对这些字段进行提取。

例如：

SELECT 
    data->'$.after.id' AS id,
    data->'$.after.name' AS name,
    data->'$.after.age' AS age
FROM kafka_source;

重点：使用 JSON 函数（如 data->'$.after.id'）来提取嵌套字段，这是将 Debezium JSON 转换为 Doris 可识别字段的关键步骤。

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3. 定义 Flink Sink 为 Doris

在 Flink 中，可以使用 doris sink 来将数据写入 Doris。需要注意的是，Doris 不支持直接写入 JSON 类型字段，因此你必须将数据转换为具体的字段类型。

示例配置（Flink SQL）：

CREATE TABLE doris_sink (
    id INT,
    name STRING,
    age INT
) WITH (
    'connector' = 'doris',
    'fenodes' = 'doris-fe-host:8030',
    'table.identifier' = 'database.table',
    'username' = 'root',
    'password' = 'your_password'
);

重点：doris_sink 必须与 Debezium JSON 提取后的字段一一对应。

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4. 将数据写入 Doris

最后，将处理后的数据写入 Doris 表：

INSERT INTO doris_sink
SELECT 
    data->'$.after.id' AS id,
    data->'$.after.name' AS name,
    data->'$.after.age' AS age
FROM kafka_source;

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📌 注意事项

| 项目 | 说明 | |------|------| | Debezium JSON 格式 | 需要使用 format = 'debezium-json' 进行解析 | | 字段提取 | 使用 data->'$.after.field' 提取嵌套字段 | | Doris Sink 格式 | 必须为具体字段类型（如 INT, STRING），不支持 JSON 类型 | | 参数配置 | 确保 fenodes、table.identifier、username、password 正确 |

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📘 可选优化：使用 Flink DataStream API 处理复杂逻辑

如果你需要更复杂的处理逻辑（如动态字段映射、错误处理等），可以使用 Flink DataStream API。

示例代码（Java/Scala）：

DataStream<JsonNode> source = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new DebeziumJsonDeserializationSchema(), properties));

source.map(json -> {
    JsonNode after = json.get("after");
    int id = after.get("id").asInt();
    String name = after.get("name").asText();
    int age = after.get("age").asInt();
    return new DorisRow(id, name, age);
}).addSink(new DorisSink());

重点：使用 map() 对 Debezium JSON 数据进行结构化处理，再写入 Doris。

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✅ 总结

| 步骤 | 内容 | |------|------| | 1 | 定义 Kafka Source 为 debezium-json 格式 | | 2 | 使用 JSON 函数提取 Debezium 中的 after 字段 | | 3 | 定义 Doris Sink 并确保字段类型匹配 | | 4 | 将处理后的数据写入 Doris |

最终建议：不要直接将 Debezium JSON 写入 Doris，而是先提取出字段，再写入对应的 Doris 表结构。

如需进一步帮助，欢迎提供你的 Flink SQL 或代码片段，我可以帮你检查是否存在问题。