flinkcdc kafka怎樣進行數據解壓

FlinkCDC（Change Data Capture）是一個用于捕獲和跟蹤數據變更的庫，它支持從Kafka等數據源中捕獲變更數據。在使用FlinkCDC捕獲Kafka數據變更時，通常會遇到兩種數據格式：Avro和JSON。這里以Avro為例，介紹如何進行數據解壓。

1. 添加依賴

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

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

2. 創建Kafka消費者

創建一個Kafka消費者，用于訂閱Kafka主題并讀取變更數據。這里使用Flink的FlinkKafkaConsumer類：

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);

3. 解壓Avro數據

FlinkCDC捕獲的Avro數據通常包含一個名為value的字段，該字段包含了壓縮后的Avro數據。要解壓這些數據，需要使用Flink的TypeInformation和TypeExtractor類來獲取正確的數據類型，然后使用org.apache.avro.io.BinaryDecoder類進行解壓。

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;

// ... 創建Kafka消費者的代碼

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));

現在，avroStream數據流包含了解壓后的Avro變更數據。你可以對這些數據進行進一步的處理和分析。