flink-sql所有表格式format-1.13
本文基于 flink 1.13 官网翻译整理，内容十分全面。
1. 版本说明
本文档内容基于flink-1.13.x，其他版本的整理，请查看本人博客的 flink 专栏其他文章。
2. 所有格式
Flink提供了一组可以与表连接器一起使用的表格式。表格式是一种存储格式，定义如何将二进制数据映射到表字段。
Flink支持以下格式：
| 格式 | 连接器 |
|---|---|
| CSV | Apache Kafka, Upsert Kafka, Amazon Kinesis Data Streams, Filesystem |
| JSON | Apache Kafka, Upsert Kafka, Amazon Kinesis Data Streams, Filesystem, Elasticsearch |
| Apache Avro | Apache Kafka, Upsert Kafka, Amazon Kinesis Data Streams, Filesystem |
| Confluent Avro | Apache Kafka, Upsert Kafka |
| Debezium CDC | Apache Kafka, Filesystem |
| Canal CDC | Apache Kafka, Filesystem |
| Maxwell CDC | Apache Kafka, Filesystem |
| Apache Parquet | Filesystem |
| Apache ORC | Filesystem |
| Raw | Apache Kafka, Upsert Kafka, Amazon Kinesis Data Streams, Filesystem |
3. CSV
3.1. 说明
支持：
- Format: Serialization Schema 序列化格式
- Format: Deserialization Schema 反序列化格式
CSV格式允许基于CSV schema读写CSV格式的数据。目前，CSV schema来源于表schema定义。
3.2. 依赖
为了使用CSV格式，以下依赖项对于使用自动化构建工具(如Maven或SBT)的项目和带有SQL JAR包的SQL Client都是必需的。
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-csv</artifactId>
<version>1.13.6</version>
</dependency>
注意自己使用的 flink 版本。
3.3. 使用CSV格式
CREATE TABLE user_behavior (
user_id BIGINT,
item_id BIGINT,
category_id BIGINT,
behavior STRING,
ts TIMESTAMP(3)
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'user_behavior',
'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
'properties.group.id' = 'testGroup',
'format' = 'csv',
'csv.ignore-parse-errors' = 'true',
'csv.allow-comments' = 'true'
)
3.4. Format参数
| 选项 | 要求 | 默认值 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| format | 必选 | (none) | String | 指定使用哪种格式，这儿应该是 csv 。 |
| csv.field-delimiter | 可选 | , | String | 字段值分隔符号（默认为英文逗号**,），必须是单个字符。 可以使用反斜杠来指定特殊字符，比如\t**代表制表符。 也可以在纯SQL中使用unicode编码来指定，比如：csv.field-delimiter’ = U&'\0001，表示 0x01 字符。 |
| csv.disable-quote-character | 可选 | false | Boolean | 禁用用于封闭字段值的引号符号（默认为false）。如果为true，必须设置csv.quote-character选项。 |
| csv.quote-character | 可选 | " | String | 封闭字段值的引号符号（默认为英文双引号 " ）。 |
| csv.allow-comments | 可选 | false | Boolean | 忽略以 # 开头的注释行（默认禁用）。如果启动用，确认同时忽略转换错误，以允许出现空行数据。 |
| csv.ignore-parse-errors | 可选 | false | Boolean | 跳过转换错误的属性和数据行，而不是失败。如果出现错误，字段值将设置为null。 |
| csv.array-element-delimiter | 可选 | ; | String | 数组元素分隔符号（默认为英文分号 ; ）。 |
| csv.escape-character | 可选 | (none) | String | 用于转义字段值的转移符号（默认禁用）。 |
| csv.null-literal | 可选 | (none) | String | 将null字符串作为NULL赋给对应字段值（默认禁用）。 |
3.5. 数据类型匹配
目前，CSV schema总是派生于表schema。目前还不支持直接显式定义CSV schema。
Flink CSV格式使用jackson databind API解析和生成CSV字符串。
Flink类型到CSV类型的类型映射如下表所示。
| Flink SQL type | CSV type |
|---|---|
| CHAR / VARCHAR / STRING | string |
| BOOLEAN | boolean |
| BINARY / VARBINARY | base64 编码的字符串 |
| DECIMAL | number |
| TINYINT | number |
| SMALLINT | number |
| INT | number |
| BIGINT | number |
| FLOAT | number |
| DOUBLE | number |
| DATE | date 格式的字符串 |
| TIME | time 格式的字符串 |
| TIMESTAMP | date-time 格式的字符串 |
| INTERVAL | number |
| ARRAY | array |
| ROW | object |
4. JSON
4.1. 说明
支持：
- Format: Serialization Schema 序列化格式
- Format: Deserialization Schema 反序列化格式
JSON格式允许基于JSON schema读写JSON格式的数据。目前，JSON schema派生于表schema。
4.2. 依赖
为了使用Json格式，以下依赖项对于使用自动化构建工具(如Maven或SBT)的项目和带有SQL JAR包的SQL Client都是必需的。
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-json</artifactId>
<version>1.13.6</version>
</dependency>
注意自己使用的 flink 版本。
4.3. 使用JSON格式
下面是一个使用Kafka连接器和JSON格式创建表的示例。
CREATE TABLE user_behavior (
user_id BIGINT,
item_id BIGINT,
category_id BIGINT,
behavior STRING,
ts TIMESTAMP(3)
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'user_behavior',
'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
'properties.group.id' = 'testGroup',
'format' = 'json',
'json.fail-on-missing-field' = 'false',
'json.ignore-parse-errors' = 'true'
)
4.4. Format参数
| 选项 | 要求 | 默认值 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| format | 必选 | (none) | String | 指定使用哪种格式，这儿必须是 json 。 |
| json.fail-on-missing-field | 可选 | false | Boolean | 如果丢失了schema中指定的属性，是否发生失败。 |
| json.ignore-parse-errors | 可选 | false | Boolean | 如果转化错误，直接跳过该属性和行，而不是发生失败。该类型的错误，属性会被设置为null。 |
| json.timestamp-format.standard | 可选 | SQL | String | 声明输入和输出的时间戳格式。当前支持的格式为SQL 以及 ISO-8601。 SQL ：将会以 yyyy-MM-dd HH:mm:ss.s{precision} 的格式解析时间戳, 例如 2020-12-30 12:13:14.123 ，且会以相同的格式输出。 ISO-8601： 将会以 yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.s{precision} 的格式解析输入时间戳, 例如 2020-12-30T12:13:14.123 ，且会以相同的格式输出。 |
| json.map-null-key.mode | 可选 | FAIL | String | 指定匹配数据时序列化键为null的处理模式。目前支持：FAIL、DROP、LITERAL。 FAIL：遇到null键匹配时抛出异常。 DROP：遇到null键匹配时丢弃数据。 LITERAL：替换null键为字符串字面量。字符串字面量通过 json.map-null-key.literal 选项定义。 |
| json.map-null-key.literal | 可选 | null | String | 当设置 json.map-null-key.mode 选项为 LITERAL 时，指定代替null键的字符串字面量。 如果设置为 null ，则表的 schema 字段名 null 就会和实际 JSON 数据中的 null 键进行匹配； 如果设置为 null-key ，则表的 schema 字段名 null-key 就会和实际 JSON 数据中的 null 键进行匹配。 |
| json.encode.decimal-as-plain-number | 可选 | false | Boolean | 编码所有的数字为普通数字而不是科学计数法数字。 默认情况改下，数据可能会使用科学计数法，比如： 0.000000027会被默认编码为2.7E-8。如果设置这个选项为true，则会编码为0.000000027。 |
4.5. 数据类型匹配
目前，JSON schema总是派生于表schema。目前还不支持直接显式定义JSON schema。
Flink JSON格式使用jackson databind API解析和生成JSON字符串。
下表列出了从Flink类型到JSON类型的类型映射。
| Flink SQL type | JSON type |
|---|---|
| CHAR / VARCHAR / STRING | string |
| BOOLEAN | boolean |
| BINARY / VARBINARY | base64 编码的字符串 |
| DECIMAL | number |
| TINYINT | number |
| SMALLINT | number |
| INT | number |
| BIGINT | number |
| FLOAT | number |
| DOUBLE | number |
| DATE | date 格式的字符串 |
| TIME | time 格式的字符串 |
| TIMESTAMP | date-time 格式的字符串 |
| TIMESTAMP_WITH_LOCAL_TIME_ZONE | date-time 格式的字符串，使用 UTC 时区 |
| INTERVAL | number |
| ARRAY | array |
| MAP / MULTISET | object |
| ROW | object |
5. AVRO
5.1. 说明
支持：
- Format: Serialization Schema 序列化格式
- Format: Deserialization Schema 反序列化格式
Apache Avro格式允许基于Avro schema读写Avro格式的数据。目前，Avro schema派生于表schema。
5.2. 依赖
为了使用Avro格式，以下依赖项对于使用自动化构建工具(如Maven或SBT)的项目和带有SQL JAR包的SQL Client都是必需的。
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-avro</artifactId>
<version>1.13.6</version>
</dependency>
注意自己所使用的 flink 的版本。
5.3. 使用AVRO格式
下面是一个使用Kafka连接器和Avro格式创建表的例子。
CREATE TABLE user_behavior (
user_id BIGINT,
item_id BIGINT,
category_id BIGINT,
behavior STRING,
ts TIMESTAMP(3)
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'user_behavior',
'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
'properties.group.id' = 'testGroup',
'format' = 'avro'
)
5.4. Format参数
| 选项 | 要求 | 默认值 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| format | 必选 | (none) | String | 指定使用哪种格式，这儿应该是 avro 。 |
| avro.codec | 可选 | (none) | String | 只用于Filesystem文件系统，指定avro的压缩格式。默认没有压缩。可用的枚举有：deflate、snappy、bzip2、xz。 |
5.5. 数据类型匹配
目前，Avro schema总是派生于表schema。目前还不支持直接显式定义Avro schema。下表列出了从Flink类型到Avro类型的类型映射。
| Flink SQL 类型 | Avro 类型 | Avro 逻辑类型 |
|---|---|---|
| CHAR / VARCHAR / STRING | string | |
| BOOLEAN | boolean | |
| BINARY / VARBINARY | bytes | |
| DECIMAL | fixed | decimal |
| TINYINT | int | |
| SMALLINT | int | |
| INT | int | |
| BIGINT | long | |
| FLOAT | float | |
| DOUBLE | double | |
| DATE | int | date |
| TIME | int | time-millis |
| TIMESTAMP | long | timestamp-millis |
| ARRAY | array | |
| MAP (key 必须是 string/char/varchar 类型) | map | |
| MULTISET (元素必须是 string/char/varchar 类型) | map | |
| ROW | record |
除了上面列出的类型外，Flink还支持读写可空类型。Flink将可为空的类型映射到Avro联合(某值，null)，其中某值是从Flink类型转换而来的Avro类型。
有关Avro类型的更多信息，可以参考Avro规范。
6. Confluent Avro
6.1. 说明
支持：
- Format: Serialization Schema 序列化格式
- Format: Deserialization Schema 反序列化格式
Avro Schema Registry(avro-confluent)格式允许你读取被io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroSerializer序列化的记录， 并写入可以被io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroDeserializer反序列化读取的记录。
当读取(反序列化)这种格式的数据时，根据数据中的schema版本id从配置的Confluent schema Registry中获取Avro写入schema，同时从表schema推断读取schema。
当用这种格式写入(序列化)一条数据时，Avro schema将从表schema推断出用于检索的schema id，主要通过 avro-confluent.schema-registry.subject 配置的主题名进行查找。
Avro Schema Registry格式只能与 Apache Kafka SQL 连接器或 Upsert Kafka SQL 连接器结合使用。
6.2. 依赖
为了使用Avro Schema Registry格式，以下依赖项对于使用自动化构建工具(如Maven或SBT)的项目和带有SQL JAR包的SQL Client都是必需的。
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-avro-confluent-registry</artifactId>
<version>1.13.6</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-avro</artifactId>
<version>1.13.6</version>
</dependency>
注意自己使用的 flink 版本。
6.3. 使用Avro-Confluent格式
使用原始UTF-8字符串作为Kafka键以及在Schema Registry中注册的Avro记录作为Kafka值注册的表：
CREATE TABLE user_created (
-- -- 一个映射到kafka原生UTF-8字符串key的字段
the_kafka_key STRING,
-- 一些Avro属性字段作为kafka value
id STRING,
name STRING,
email STRING
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'user_events_example1',
'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
-- UTF-8字符串作为kafka key，使用“the_kafka_key”表字段
'key.format' = 'raw',
'key.fields' = 'the_kafka_key',
'value.format' = 'avro-confluent',
'value.avro-confluent.schema-registry.url' = 'http://localhost:8082',
'value.fields-include' = 'EXCEPT_KEY'
)
我们可以如下方式将数据写入 kafka 表：
INSERT INTO user_created
SELECT
-- 赋值user id字段值作为kafka key
id as the_kafka_key,
-- 所有字段值
id, name, email
FROM some_table
Kafka键和值都在Schema Registry中注册为Avro record：
CREATE TABLE user_created (
-- 一个映射到“id” avro属性字段作为kafka key
kafka_key_id STRING,
-- 一些映射到avro属性字段作为kafka value
id STRING,
name STRING,
email STRING
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'user_events_example2',
'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
-- 注意:由于哈希分区的存在，Kafka key上下文中的schema演化几乎不可能向后或向前兼容。
'key.format' = 'avro-confluent',
'key.avro-confluent.schema-registry.url' = 'http://localhost:8082',
'key.fields' = 'kafka_key_id',
-- 在这个例子中，我们希望Kafka key和value的Avro类型都包含字段'id' => 在与Kafka key字段相关联的表字段名前添加一个前缀，以避免冲突
'key.fields-prefix' = 'kafka_key_',
'value.format' = 'avro-confluent',
'value.avro-confluent.schema-registry.url' = 'http://localhost:8082',
'value.fields-include' = 'EXCEPT_KEY',
-- 从flink 1.13版本开始，subject有默认值，尽管可以被覆盖
'key.avro-confluent.schema-registry.subject' = 'user_events_example2-key2',
'value.avro-confluent.schema-registry.subject' = 'user_events_example2-value2'
)
使用upsert-kafka连接器的表示例，其中Kafka value在Schema Registry中注册为Avro记录：
CREATE TABLE user_created (
-- 一个映射到kafka原生UTF-8字符串key的字段
kafka_key_id STRING,
-- 一些映射到avro属性的字段作为kafka value
id STRING,
name STRING,
email STRING,
-- upsert-kafka连接器要求有一个主键来定义upsert行为
PRIMARY KEY (kafka_key_id) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'upsert-kafka',
'topic' = 'user_events_example3',
'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
-- UTF-8字符串作为kafka key
-- 在这个案例中不指定'key.fields'，因为它由表的主键指定
'key.format' = 'raw',
-- 在这个例子中，我们希望Kafka key和value的Avro类型都包含字段'id' => 在与Kafka key字段相关联的表字段名前添加一个前缀，以避免冲突
'key.fields-prefix' = 'kafka_key_',
'value.format' = 'avro-confluent',
'value.avro-confluent.schema-registry.url' = 'http://localhost:8082',
'value.fields-include' = 'EXCEPT_KEY'
)
6.4. Format参数
| 选项 | 要求 | 默认值 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| format | 必选 | (none) | String | 指定使用哪种模式，这儿应该是 avro-confluent |
| avro-confluent.basic-auth.credentials-source | 可选 | (none) | String | schema注册的基础认证证书资 |
| avro-confluent.basic-auth.user-info | 可选 | (none) | String | schema注册的基础认证用户信息 |
| avro-confluent.bearer-auth.credentials-source | 可选 | (none) | String | schema注册的持有者认证证书源 |
| avro-confluent.bearer-auth.token | 可选 | (none) | String | schema注册的持有者认证令牌 token 源 |
| avro-confluent.ssl.keystore.location | 可选 | (none) | String | SSL秘钥库文件存储位置 |
| avro-confluent.ssl.keystore.password | 可选 | (none) | String | SSL秘钥库密码 |
| avro-confluent.ssl.truststore.location | 可选 | (none) | String | SSL truststore的文件存储位置 |
| avro-confluent.ssl.truststore.password | 可选 | (none) | String | SSL truststore的密码 |
| avro-confluent.schema-registry.subject | 可选 | (none) | String | Confluent模式注册中心主题，在该主题下注册此格式在序列化期间使用的schema。默认情况下，kafka 和 upsert-kafka 连接器使用 <topic_name>-value 或 <topic_name>-key 作为默认主题名。但对于其他连接器(例如: filesystem )，当用作接收器时，subject选项是必需的。 |
| avro-confluent.schema-registry.url | 必选 | (none) | String | 用于获取/注册Confluent Schema Registry schema的URL |
6.5. 数据类型匹配
目前，Apache Flink总是使用表schema在反序列化期间派生Avro读取schema，在序列化期间派生Avro写入schema。
目前还不支持直接显式定义Avro模式。 Avro和Flink数据类型之间的映射请参见Apache Avro Format。
除了上面列出的类型外，Flink还支持读写可空类型。Flink将可为空的类型映射到Avro联合(某值，null)，其中某值是从Flink类型转换而来的Avro类型。
有关Avro类型的更多信息，可以参考Avro规范。
7. Debezium
7.1. 说明
支持：
- Changelog-Data-Capture CDC Format
- Format: Serialization Schema 序列化格式
- Format: Deserialization Schema 反序列化格式
Debezium 是一个 CDC（Changelog Data Capture，变更数据捕获）工具，可以把来自 MySQL、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server和许多其他数据库的更改实时流传输到 Kafka 中。Debezium 为变更日志提供了统一的格式结构，并支持使用 JSON 和 Apache Avro 序列化消息。
Flink 支持将 Debezium JSON 和 Avro 消息解析为 INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下，这个特性非常有用，例如
- 将增量数据从数据库同步到其他系统
- 日志审计
- 数据库的实时物化视图
- 关联维度数据库的变更历史，等等
Flink 还支持将 Flink SQL 中的 INSERT / UPDATE / DELETE 消息编码为 Debezium 格式的 JSON 或 Avro 消息，输出到 Kafka 等存储中。
但需要注意的是，目前 Flink 还不支持将 UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER 合并为一条 UPDATE 消息。
因此，Flink 将 UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER 分别编码为 DELETE 和 INSERT 类型的 Debezium 消息。
7.2. 依赖
Debezium Avro
为了使用Debezium格式，以下依赖项对于使用自动化构建工具(如Maven或SBT)的项目和带有SQL JAR包的SQL Client都是必需的
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-avro-confluent-registry</artifactId>
<version>1.13.6</version>
</dependency>
Debezium Json
为了使用Debezium格式，以下依赖项对于使用自动化构建工具(如Maven或SBT)的项目和带有SQL JAR包的SQL Client都是必需的
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-json</artifactId>
<version>1.13.6</version>
</dependency>
注意自己使用的 flink 版本。
注意: 请参考 Debezium 文档，
了解如何设置 Debezium Kafka Connect 用来将变更日志同步到 Kafka 主题。
7.3. 使用 Debezium Format
Debezium 为变更日志提供了统一的格式，下面是一个 JSON 格式的从 MySQL product 表捕获的更新操作的简单示例：
{
"before": {
"id": 111,
"name": "scooter",
"description": "Big 2-wheel scooter",
"weight": 5.18
},
"after": {
"id": 111,
"name": "scooter",
"description": "Big 2-wheel scooter",
"weight": 5.15
},
"source": {
...
},
"op": "u",
"ts_ms": 1589362330904,
"transaction": null
}
注意: 参考 Debezium 文档，了解每个字段的含义。
MySQL product表有4列（id、name、description、weight）。上面的 JSON 消息是 products 表上的一条更新事件，
其中 id = 111 的行的 weight 值从 5.18 更改为 5.15。假设此消息已同步到 Kafka 主题 products_binlog 中，则可以使用以下 DDL 来读取此主题并解析更改事件。
CREATE TABLE topic_products (
-- schema 与 MySQL 的 products 表完全相同
id BIGINT,
name STRING,
description STRING,
weight DECIMAL(10, 2)
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'products_binlog',
'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
'properties.group.id' = 'testGroup',
-- 使用 'debezium-json' format 来解析 Debezium 的 JSON 消息
-- 如果 Debezium 用 Avro 编码消息，请使用 'debezium-avro-confluent'
'format' = 'debezium-json' -- 如果 Debezium 用 Avro 编码消息，请使用 'debezium-avro-confluent'
)
在某些情况下，用户在设置 Debezium Kafka Connect 时，可能会开启 Kafka 的配置 value.converter.schemas.enable ，用来在消息体中包含 schema 信息。
然后，Debezium JSON 消息可能如下所示：
{
"schema": {
...
},
"payload": {
"before": {
"id": 111,
"name": "scooter",
"description": "Big 2-wheel scooter",
"weight": 5.18
},
"after": {
"id": 111,
"name": "scooter",
"description": "Big 2-wheel scooter",
"weight": 5.15
},
"source": {
...
},
"op": "u",
"ts_ms": 1589362330904,
"transaction": null
}
}
为了解析这类消息，需要在上述 DDL WITH 子句中添加选项 ‘debezium-json.schema-include’ = ‘true’（默认为 false）。
建议不要包含 schema 的描述，因为这样会使消息变得非常冗长，并降低解析性能。
在将主题注册为 Flink 表之后，可以将 Debezium 消息用作变更日志源。
-- MySQL "products" 的实时物化视图
-- 计算相同产品的最新平均重量
SELECT name, AVG(weight) FROM topic_products GROUP BY name;
-- 将 MySQL "products" 表的所有数据和增量更改同步到
-- Elasticsearch "products" 索引，供将来查找
INSERT INTO elasticsearch_products
SELECT * FROM topic_products;
7.4. 可用的元数据
以下format元数据可以在表定义中作为只读虚拟(VIRTUAL)列。
注意：只有在对应的连接器可以传递 format 元数据时，format 元数据属性才可用。目前，只有 kafka 连接器可以暴露元数据属性到他的 value format。
| 键 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| schema | STRING NULL | payload中JSON格式的schema。如果Debezium数据中不包含schema，则返回NULL。 |
| ingestion-timestamp | TIMESTAMP_LTZ(3) NULL | 连接器处理时间的时间戳。和Debezium数据中的ts_ms属性一致。 |
| source.timestamp | TIMESTAMP_LTZ(3) NULL | source系统创建事件的时间戳。和Debezium数据中的source.ts_ms属性一致。 |
| source.database | STRING NULL | 原始数据库名称。和Debezium数据中的source.db属性一致。 |
| source.schema | STRING NULL | 原始数据库的schema。和Debezium数据中的source.schema属性一致。 |
| source.table | STRING NULL | 原始数据库表名。和Debezium数据中的 source.collection 属性一致。 |
| source.properties | MAP<STRING, STRING> NULL | source源的属性表。和Debezium数据中的source属性一致。 |
下面的例子展示了如何在Kafka中访问Debezium元数据字段：
CREATE TABLE KafkaTable (
origin_ts TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'value.ingestion-timestamp' VIRTUAL,
event_time TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'value.source.timestamp' VIRTUAL,
origin_database STRING METADATA FROM 'value.source.database' VIRTUAL,
origin_schema STRING METADATA FROM 'value.source.schema' VIRTUAL,
origin_table STRING METADATA FROM 'value.source.table' VIRTUAL,
origin_properties MAP<STRING, STRING> METADATA FROM 'value.source.properties' VIRTUAL,
user_id BIGINT,
item_id BIGINT,
behavior STRING
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'user_behavior',
'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
'properties.group.id' = 'testGroup',
'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
'value.format' = 'debezium-json'
);
7.5. format参数
Flink 提供了 debezium-avro-confluent 和 debezium-json 两种 format 来解析 Debezium 生成的 JSON 格式和 Avro 格式的消息。
请使用 debezium-avro-confluent 来解析 Debezium 的 Avro 消息，使用 debezium-json 来解析 Debezium 的 JSON 消息。
Debezium Avro
| 参数 | 要求 | 默认值 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| format | 必选 | (none) | String | 指定使用哪个format，这儿应该是 debezium-avro-confluent 。 |
| debezium-avro-confluent.basic-auth.credentials-source | 可选 | (none) | String | Basic auth credentials source for Schema Registry |
| debezium-avro-confluent.basic-auth.user-info | 可选 | (none) | String | Basic auth user info for schema registry |
| debezium-avro-confluent.bearer-auth.credentials-source | 可选 | (none) | String | Bearer auth credentials source for Schema Registry |
| debezium-avro-confluent.bearer-auth.token | 可选 | (none) | String | Bearer auth token for Schema Registry |
| debezium-avro-confluent.ssl.keystore.location | 可选 | (none) | String | Location / File of SSL keystore |
| debezium-avro-confluent.ssl.keystore.password | 可选 | (none) | String | Password for SSL keystore |
| debezium-avro-confluent.ssl.truststore.location | 可选 | (none) | String | Location / File of SSL truststore |
| debezium-avro-confluent.ssl.truststore.password | 可选 | (none) | String | Password for SSL truststore |
| debezium-avro-confluent.schema-registry.subject | 可选 | (none) | String | Confluent模式注册中心主题，在该主题下注册此格式在序列化期间使用的schema。 默认情况下， kafka和upsert-kafka连接器使用<topic_name>-value或<topic_name>-key作为默认主题名。但对于其他连接器(例如:filesystem)，当用作接收器时，subject选项是必需的。 |
| debezium-avro-confluent.schema-registry.url | 必选 | (none) | String | Confluent Schema Registry 获取/注册 schema 的URL. |
Debezium Json
| 参数 | 是否必选 | 默认值 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| format | 必选 | (none) | String | 指定要使用的格式，此处应为 debezium-json 。 |
| debezium-json.schema-include | 可选 | false | Boolean | 设置 Debezium Kafka Connect 时，用户可以启用 Kafka 配置 value.converter.schemas.enable 以在消息中包含 schema。此选项表明 Debezium JSON 消息是否包含 schema。 |
| debezium-json.ignore-parse-errors | 可选 | false | Boolean | 当解析异常时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为false，即抛出错误失败）。如果忽略字段的解析异常，则会将该字段值设置为null。 |
| debezium-json.timestamp-format.standard | 可选 | SQL | String | 声明输入和输出的时间戳格式。当前支持的格式为 SQL 以及 ‘ISO-8601’。 可选参数 SQL 将会以 yyyy-MM-dd HH:mm:ss.s{precision} 的格式解析时间戳, 例如 ‘2020-12-30 12:13:14.123’，且会以相同的格式输出。 可选参数 ISO-8601 将会以 yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.s{precision} 的格式解析输入时间戳, 例如 ‘2020-12-30T12:13:14.123’ ，且会以相同的格式输出。 |
| debezium-json.map-null-key.mode | 选填 | FAIL | String | 指定处理 Map 中 key 值为空的方法. 当前支持的值有 FAIL , DROP 和 LITERAL 。 FAIL 如果遇到 Map 中 key 值为空的数据，将抛出异常。 DROP 将丢弃 Map 中 key 值为空的数据项。 LITERAL 将使用字符串常量来替换 Map 中的空 key 值。 字符串常量的值由 debezium-json.map-null-key.literal 定义。 |
| debezium-json.map-null-key.literal | 选填 | null | String | 当 ‘debezium-json.map-null-key.mode’ 是 LITERAL 的时候，指定字符串常量替换 Map中的空 key 值。 |
| debezium-json.encode.decimal-as-plain-number | 选填 | false | Boolean | 将所有 DECIMAL 类型的数据保持原状，不使用科学计数法表示。例：0.000000027 默认会表示为 2.7E-8。当此选项设为 true 时，则会表示为 0.000000027。 |
8. Canal
8.1. 说明
支持：
- Changelog-Data-Capture CDC Format
- Format: Serialization Schema 序列化格式
- Format: Deserialization Schema 反序列化格式
Canal 是一个 CDC（ChangeLog Data Capture，变更日志数据捕获）工具，可以实时地将 MySQL 变更传输到其他系统。Canal 为变更日志提供了统一的数据格式，并支持使用 JSON 或 protobuf 序列化消息（Canal 默认使用 protobuf）。
Flink 支持将 Canal 的 JSON 消息解析为 INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下，这个特性非常有用，例如
- 将增量数据从数据库同步到其他系统
- 日志审计
- 数据库的实时物化视图
- 关联维度数据库的变更历史，等等
Flink 还支持将 Flink SQL 中的 INSERT / UPDATE / DELETE 消息编码为 Canal 格式的 JSON 消息，输出到 Kafka 等存储中。
但需要注意的是，目前 Flink 还不支持将 UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER 合并为一条 UPDATE 消息。
因此，Flink 将 UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER 分别编码为 DELETE 和 INSERT
注意：未来会支持 Canal protobuf 类型消息的解析以及输出 Canal 格式的消息。
8.2. 依赖
为了使用Canal格式，使用自动化构建工具(如Maven或SBT)的项目和使用SQL JAR包的SQL Client都需要以下依赖项。
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-json</artifactId>
<version>1.13.6</version>
</dependency>
注意自己使用的 flink 版本。
注意：有关如何部署 Canal 以将变更日志同步到消息队列，请参阅 Canal 文档。
8.3. 使用 Canal Format
{
"data": [
{
"id": "111",
"name": "scooter",
"description": "Big 2-wheel scooter",
"weight": "5.18"
}
],
"database": "inventory",
"es": 1589373560000,
"id": 9,
"isDdl": false,
"mysqlType": {
"id": "INTEGER",
"name": "VARCHAR(255)",
"description": "VARCHAR(512)",
"weight": "FLOAT"
},
"old": [
{
"weight": "5.15"
}
],
"pkNames": [
"id"
],
"sql": "",
"sqlType": {
"id": 4,
"name": 12,
"description": 12,
"weight": 7
},
"table": "products",
"ts": 1589373560798,
"type": "UPDATE"
}
注意：有关各个字段的含义，请参阅 Canal 文档。
MySQL products 表有4列（id，name，description 和 weight）。
上面的 JSON 消息是 products 表上的一个更新事件，表示 id = 111 的行数据上 weight 字段值从5.15变更成为 5.18。
假设消息已经同步到了一个 Kafka 主题：products_binlog，那么就可以使用以下DDL来从这个主题消费消息并解析变更事件。
CREATE TABLE topic_products (
-- 元数据与 MySQL "products" 表完全相同
id BIGINT,
name STRING,
description STRING,
weight DECIMAL(10, 2)
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'products_binlog',
'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
'properties.group.id' = 'testGroup',
'format' = 'canal-json' -- 使用 canal-json 格式
)
将 Kafka 主题注册成 Flink 表之后，就可以将 Canal 消息用作变更日志源。
-- 关于MySQL "products" 表的实时物化视图
-- 计算相同产品的最新平均重量
SELECT name, AVG(weight) FROM topic_products GROUP BY name;
-- 将 MySQL "products" 表的所有数据和增量更改同步到
-- Elasticsearch "products" 索引以供将来搜索
INSERT INTO elasticsearch_products
SELECT * FROM topic_products;
8.4. 可用的元数据
以下format元数据可以在表定义中作为只读虚拟(VIRTUAL)列。
注意：只有在对应的连接器可以传递 format 元数据时，format 元数据属性才可用。目前，只有 kafka 连接器可以暴露元数据属性到他的 value format。
| 键 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| database | STRING NULL | 原始数据库名。和Canal数据中的database属性一致。 |
| table | STRING NULL | 原始数据库表名。和Canal数据中的table属性一致。 |
| sql-type | MAP<STRING, INT> NULL | SQL type的map表。和Canal数据中的sqlType属性一致。 |
| pk-names | ARRAY<STRING> NULL | 主键名称的数组。和Canal数据中的pkNames属性一致。 |
| ingestion-timestamp | TIMESTAMP_LTZ(3) NULL | 连接器处理事件的时间戳。和Canal数据中的ts属性一致。 |
下面的例子展示了如何在Kafka中访问Canal元数据字段：
CREATE TABLE KafkaTable (
origin_database STRING METADATA FROM 'value.database' VIRTUAL,
origin_table STRING METADATA FROM 'value.table' VIRTUAL,
origin_sql_type MAP<STRING, INT> METADATA FROM 'value.sql-type' VIRTUAL,
origin_pk_names ARRAY<STRING> METADATA FROM 'value.pk-names' VIRTUAL,
origin_ts TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'value.ingestion-timestamp' VIRTUAL,
user_id BIGINT,
item_id BIGINT,
behavior STRING
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'user_behavior',
'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
'properties.group.id' = 'testGroup',
'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
'value.format' = 'canal-json'
);
8.5. Format 参数
| 选项 | 要求 | 默认 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| format | 必选 | (none) | String | 指定要使用的格式，此处应为 canal-json 。 |
| canal-json.ignore-parse-errors | 可选 | false | Boolean | 当解析异常时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为 false，即抛出错误失败）。如果忽略字段的解析异常，则会将该字段值设置为null。 |
| canal-json.timestamp-format.standard | 可选 | ‘SQL’ | String | 指定输入和输出时间戳格式。当前支持的值是 SQL 和 ISO-8601 。 SQL：将解析 yyyy-MM-dd HH:mm:ss.s{precision} 格式的输入时间戳，例如 ‘2020-12-30 12:13:14.123’，并以相同格式输出时间戳。 ISO-8601：将解析 yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.s{precision} 格式的输入时间戳，例如 ‘2020-12-30T12:13:14.123’，并以相同的格式输出时间戳。 |
| canal-json.map-null-key.mode | 可选 | ‘FAIL’ | String | 指定处理 Map 中 key 值为空的方法. 当前支持的值有 FAIL, DROP 和 LITERAL。 FAIL：如果遇到 Map 中 key 值为空的数据，将抛出异常。 DROP：将丢弃 Map 中 key 值为空的数据项。 LITERAL：将使用字符串常量来替换 Map 中的空 key 值。字符串常量的值由 canal-json.map-null-key.literal 定义。 |
| canal-json.map-null-key.literal | 可选 | ‘null’ | String | 当 canal-json.map-null-key.mode 是 LITERAL 的时候，指定字符串常量替换 Map 中的空 key 值。 |
| canal-json.encode.decimal-as-plain-number | 可选 | false | Boolean | 将所有 DECIMAL 类型的数据保持原状，不使用科学计数法表示。例：0.000000027 默认会表示为 2.7E-8。当此选项设为 true 时，则会表示为 0.000000027。 |
| canal-json.database.include | 可选 | (none) | String | 一个可选的正则表达式，通过正则匹配 Canal 记录中的 database 元字段，仅读取指定数据库的 changelog 记录。正则字符串与 Java 的 Pattern 兼容。 |
| canal-json.table.include | 可选 | (none) | String | 一个可选的正则表达式，通过正则匹配 Canal 记录中的 table 元字段，仅读取指定表的 changelog 记录。正则字符串与 Java 的 Pattern 兼容。 |
8.6. 注意事项
重复的变更事件
在正常的操作环境下，Canal 应用能以 exactly-once 的语义投递每条变更事件。然而，当有故障发生时，Canal 应用只能保证 at-least-once 的投递语义。
这也意味着，在非正常情况下，Canal 可能会投递重复的变更事件到消息队列中，当 Flink 从消息队列中消费的时候就会得到重复的事件。 这可能会导致 Flink 查询的运行得到错误的结果或者非预期的异常。
因此，建议在这种情况下，建议在这种情况下，将作业参数 table.exec.source.cdc-events-duplicate 设置成 true，并在该 source 上定义 PRIMARY KEY。框架会生成一个额外的有状态算子，使用该 primary key 来对变更事件去重并生成一个规范化的 changelog 流。
8.7. 数据类型映射
目前，Canal Format 使用 JSON Format 进行序列化和反序列化。 有关数据类型映射的更多详细信息，请参阅 JSON Format 文档。
9. Maxwell
9.1. 说明
支持：
- Changelog-Data-Capture Format CDC
- Format: Serialization Schema 序列化格式
- Format: Deserialization Schema 反序列化格式
Maxwell是一个CDC (Changelog变更数据捕捉)工具，可以实时从MySQL流到Kafka, Kinesis和其他流连接器。Maxwell为变更日志提供了统一的数据格式，并支持使用 JSON 序列化消息。
Flink支持将Maxwell JSON消息解释为INSERT/UPDATE/DELETE消息到Flink SQL系统中。在许多情况下，这个特性是很有用的，例如
- 将增量数据从数据库同步到其他系统
- 日志审计
- 数据库的实时物化视图
- 关联维度数据库的变更历史，等等
Flink还支持将Flink SQL中的INSERT/UPDATE/DELETE消息编码为Maxwell JSON消息，并发送到Kafka等外部系统。 但是，目前Flink还不能将UPDATE_BEFORE和UPDATE_AFTER合并成一个单独的UPDATE消息。因此，Flink将UPDATE_BEFORE和UDPATE_AFTER编码为DELETE和INSERT Maxwell消息。
9.2. 依赖
为了使用Maxwell格式，以下依赖项对于使用自动化构建工具(如Maven或SBT)的项目和带有SQL JAR包的SQL Client都是必需的。
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-json</artifactId>
<version>1.13.6</version>
</dependency>
注意自己使用的 flink 版本。
注意:关于如何用Maxwell JSON同步changelog流到Kafka主题，请参考Maxwell文档。
9.3. 使用Maxwell格式
Maxwell为changelog流提供了统一的格式，下面是一个简单的例子，用于从JSON格式的MySQL products表中获取更新操作。
{
"database": "test",
"table": "e",
"type": "insert",
"ts": 1477053217,
"xid": 23396,
"commit": true,
"position": "master.000006:800911",
"server_id": 23042,
"thread_id": 108,
"primary_key": [
1,
"2016-10-21 05:33:37.523000"
],
"primary_key_columns": [
"id",
"c"
],
"data": {
"id": 111,
"name": "scooter",
"description": "Big 2-wheel scooter",
"weight": 5.15
},
"old": {
"weight": 5.18
}
}
注意:关于每个字段的含义，请参考Maxwell文档。
MySQL products表有4列id, name, description 和weight)。 上面的JSON消息是products表上的更新更改事件，其中id = 111行的weight值从5.18更改为5.15。 假设这个消息同步到Kafka主题products_binlog，则可以使用下面的DDL来消费这个主题并解释变化事件。
CREATE TABLE topic_products (
-- schema和MySQL的"products"表完全一致
id BIGINT,
name STRING,
description STRING,
weight DECIMAL(10, 2)
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'products_binlog',
'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
'properties.group.id' = 'testGroup',
'format' = 'maxwell-json'
)
将主题注册为Flink表之后，就可以将Maxwell消息作为更改日志源使用了。
-- 关于MySQL "products" 表的实时物化视图
-- 计算相同产品的最新平均重量
SELECT name, AVG(weight) FROM topic_products GROUP BY name;
-- 将 MySQL "products" 表的所有数据和增量更改同步到 Elasticsearch "products" 索引以供将来搜索
INSERT INTO elasticsearch_products
SELECT * FROM topic_products;
9.4. Format参数
| 选项 | 要求 | 默认 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| format | 必选 | (none) | String | 指定要使用的格式，此处应为 maxwell-json 。 |
| maxwell-json.ignore-parse-errors | 可选 | false | Boolean | 当解析异常时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为 false，即抛出错误失败）。如果忽略字段的解析异常，则会将该字段值设置为null。 |
| maxwell-json.timestamp-format.standard | 可选 | ‘SQL’ | String | 指定输入和输出时间戳格式。当前支持的值是 SQL 和 ISO-8601。 SQL：将解析 yyyy-MM-dd HH:mm:ss.s{precision} 格式的输入时间戳，例如 ‘2020-12-30 12:13:14.123’，并以相同格式输出时间戳。 ISO-8601：将解析 yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.s{precision} 格式的输入时间戳，例如 ‘2020-12-30T12:13:14.123’，并以相同的格式输出时间戳。 |
| maxwell-json.map-null-key.mode | 可选 | ‘FAIL’ | String | 指定处理 Map 中 key 值为空的方法. 当前支持的值有 FAIL, DROP 和 LITERAL。 FAIL：如果遇到 Map 中 key 值为空的数据，将抛出异常。 DROP：将丢弃 Map 中 key 值为空的数据项。 LITERAL： 将使用字符串常量来替换 Map 中的空 key 值。字符串常量的值由 canal-json.map-null-key.literal 定义。 |
| maxwell-json.map-null-key.literal | 可选 | ‘null’ | String | 当 canal-json.map-null-key.mode 是 LITERAL 的时候，指定字符串常量替换 Map 中的空 key 值。 |
| maxwell-json.encode.decimal-as-plain-number | 可选 | false | Boolean | 将所有 DECIMAL 类型的数据保持原状，不使用科学计数法表示。例：0.000000027 默认会表示为 2.7E-8。当此选项设为 true 时，则会表示为 0.000000027。 |
9.5. 注意事项
重复的变更事件
在正常的操作环境下，Maxwell 应用能以 exactly-once 的语义投递每条变更事件。如果 Maxwell 应用以 at-least-once 语义工作时，可能会重复投递的事件到 kafka ，然后 flink 获取到重复的事件。
这也意味着，在非正常情况下，Canal 可能会投递重复的变更事件到消息队列中，当 Flink 从消息队列中消费的时候就会得到重复的事件。 这可能会导致 Flink 查询的运行得到错误的结果或者非预期的异常。
因此，建议在这种情况下，建议在这种情况下，将作业参数 table.exec.source.cdc-events-duplicate 设置成 true，并在该 source 上定义 PRIMARY KEY。框架会生成一个额外的有状态算子，使用该 primary key 来对变更事件去重并生成一个规范化的 changelog 流。
9.6. 数据类型映射
目前， Maxwell 格式化使用 JSON 来序列化和反序列化。请参考 JSON 格式化文档来获取更多数据类型映射的细节。
10. Parquet
10.1. 说明
支持：
- Format: Serialization Schema 序列化格式
- Format: Deserialization Schema 反序列化格式
Apache Parquet 格式允许读写 Parquet 数据.
10.2. 依赖
为了使用Parquet格式，使用自动化构建工具(如Maven或SBT)的项目和使用SQL JAR包的SQL Client都需要以下依赖项。
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-parquet_2.11</artifactId>
<version>1.13.6</version>
</dependency>
注意自己使用的 flink 和 scala 版本。
10.3. 使用Parquet格式
以下为用 Filesystem 连接器和 Parquet 格式创建表的示例：
CREATE TABLE user_behavior (
user_id BIGINT,
item_id BIGINT,
category_id BIGINT,
behavior STRING,
ts TIMESTAMP(3),
dt STRING
) PARTITIONED BY (dt) WITH (
'connector' = 'filesystem',
'path' = '/tmp/user_behavior',
'format' = 'parquet'
)
10.4. Format 参数
| 参数 | 是否必须 | 默认值 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| format | 必选 | (none) | String | 指定使用的格式，此处应为 parquet 。 |
| parquet.utc-timezone | 可选 | false | Boolean | 使用 UTC 时区或本地时区在纪元时间和 LocalDateTime 之间进行转换。Hive 0.x/1.x/2.x 使用本地时区，但 Hive 3.x 使用 UTC 时区。 |
Parquet 格式也支持 ParquetOutputFormat 的配置。 例如, 可以配置 parquet.compression=GZIP 来开启 gzip 压缩。
10.5. 数据类型映射
目前，Parquet 格式类型映射与 Apache Hive 兼容，但与 Apache Spark 有所不同：
- Timestamp：不参考精度，直接映射 timestamp 类型至 int96。
- Decimal：根据精度，映射 decimal 类型至固定长度字节的数组。
下表列举了 Flink 中的数据类型与 JSON 中的数据类型的映射关系。
| Flink 数据类型 | Parquet 类型 | Parquet 逻辑类型 |
|---|---|---|
| CHAR / VARCHAR / STRING | BINARY | UTF8 |
| BOOLEAN | BOOLEAN | |
| BINARY / VARBINARY | BINARY | |
| DECIMAL | FIXED_LEN_BYTE_ARRAY | DECIMAL |
| TINYINT | INT32 | INT_8 |
| SMALLINT | INT32 | INT_16 |
| INT | INT32 | |
| BIGINT | INT64 | |
| FLOAT | FLOAT | |
| DOUBLE | DOUBLE | |
| DATE | INT32 | DATE |
| TIME | INT32 | TIME_MILLIS |
| TIMESTAMP | INT96 |
注意
暂不支持复合数据类型（Array、Map 与 Row）。
11. Orc
11.1. 说明
支持：
- Format: Serialization Schema 序列化格式
- Format: Deserialization Schema 反序列化格式
Apache Orc Format 允许读写 ORC 数据。
11.2. 依赖
为了使用ORC格式，以下依赖项对于使用自动化构建工具(如Maven或SBT)的项目和带有SQL JAR包的SQL Client都是必需的。
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-orc_2.11</artifactId>
<version>1.13.6</version>
</dependency>
注意自己使用的 flink 和 scala 版本。
11.3. 使用Orc格式
下面是一个用 Filesystem connector 和 Orc format 创建表的例子
CREATE TABLE user_behavior (
user_id BIGINT,
item_id BIGINT,
category_id BIGINT,
behavior STRING,
ts TIMESTAMP(3),
dt STRING
) PARTITIONED BY (dt) WITH (
'connector' = 'filesystem',
'path' = '/tmp/user_behavior',
'format' = 'orc'
)
11.4. Format 参数
| 参数 | 是否必选 | 默认值 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| format | 必选 | (none) | String | 指定要使用的格式，这里应该是 orc 。 |
Orc 格式也支持来源于 Table properties 的表属性。 举个例子，你可以设置 orc.compress=SNAPPY 来允许spappy压缩。
11.5. 数据类型映射
Orc 格式类型的映射和 Apache Hive 是兼容的。下面的表格列出了 Flink 类型的数据和 Orc 类型的数据的映射关系。
| Flink 数据类型 | Orc 物理类型 | Orc 逻辑类型 |
|---|---|---|
| CHAR | bytes | CHAR |
| VARCHAR | bytes | VARCHAR |
| STRING | bytes | STRING |
| BOOLEAN | long | BOOLEAN |
| BYTES | bytes | BINARY |
| DECIMAL | decimal | DECIMAL |
| TINYINT | long | BYTE |
| SMALLINT | long | SHORT |
| INT | long | INT |
| BIGINT | long | LONG |
| FLOAT | double | FLOAT |
| DOUBLE | double | DOUBLE |
| DATE | long | DATE |
| TIMESTAMP | timestamp | TIMESTAMP |
复合数据类型：Array、Map、Row还不支持。
12. Raw
12.1. 说明
支持：
- Format: Serialization Schema 序列化格式
- Format: Deserialization Schema 反序列化格式
Raw format 允许读写原始（基于字节）数据作为单个列的值。
注意: 这种格式会将 null 值编码成 byte[] 类型的 null，因此在 upsert-kafka 中使用时可能会有限制，因为 upsert-kafka 将 null 值视为删除消息（在key上删除）。
因此，如果该字段可能有 null 值，我们建议避免使用 upsert-kafka 连接器和 raw format 作为 value.format。
Raw format 连接器是内置的，不需要添加额外的连接器依赖。
12.2. 使用Raw格式
比如在 Kafka 中有以下原始日志数据，希望使用 Flink SQL 读取和分析此类数据。
47.29.201.179 - - [28/Feb/2019:13:17:10 +0000] "GET /?p=1 HTTP/2.0" 200 5316 "https://domain.com/?p=1" "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36" "2.75"
下面的代码创建了一张表，使用 raw format 以 UTF-8 编码的形式从中读取（也可以写入）底层的 Kafka topic 主题数据为字符串：
CREATE TABLE nginx_log (
log STRING
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'nginx_log',
'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
'properties.group.id' = 'testGroup',
'format' = 'raw'
)
将原始数据读取为纯字符串，之后使用用户自定义函数将其分为多个字段进行进一步分析。例如示例中的 my_split。
SELECT t.hostname, t.datetime, t.url, t.browser, ...
FROM
(
SELECT my_split(log) as t FROM nginx_log
)
;
相对应的，也可以将一个字符串类型的列以 UTF-8 编码的形式写入 Kafka topic。
12.3. Format 参数
| 参数 | 是否必选 | 默认值 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| format | 必选 | (none) | String | 指定要使用的格式, 这里应该是 raw。 |
| raw.charset | 可选 | UTF-8 | String | 指定字符集来编码文本字符串。 |
| raw.endianness | 可选 | big-endian | String | 指定字节序来编码数字值的字节。有效值为 big-endian 和 little-endian 。更多细节可查阅字节序。 |
12.4. 数据类型映射
下表详细说明了这种格式支持的 SQL 类型，包括用于编码和解码的序列化类和反序列化类的详细信息。
| Flink SQL 类型 | 值 |
|---|---|
| CHAR / VARCHAR / STRING | UTF-8（默认）编码的文本字符串。 编码字符集可以通过 raw.charset 进行配置。 |
| BINARY / VARBINARY / BYTES | 字节序列本身。 |
| BOOLEAN | 表示布尔值的单个字节，0表示 false, 1 表示 true。 |
| TINYINT | 有符号数字值的单个字节。 |
| SMALLINT | 采用big-endian（默认）编码的两个字节。字节序可以通过 raw.endianness 配置。 |
| INT | 采用 big-endian （默认）编码的四个字节。字节序可以通过 raw.endianness 配置。 |
| BIGINT | 采用 big-endian （默认）编码的八个字节。字节序可以通过 raw.endianness 配置。 |
| FLOAT | 采用 IEEE 754 格式和 big-endian （默认）编码的四个字节。字节序可以通过 raw.endianness 配置。 |
| DOUBLE | 采用 IEEE 754 格式和 big-endian （默认）编码的八个字节。字节序可以通过 raw.endianness 配置。 |
| RAW | 通过 RAW 类型的底层 TypeSerializer 序列化的字节序列。 |
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