本文主要是介绍Flink CDC 的 debezium-json 格式和 debezium 原生格式是一回事吗？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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这是一个很容易混淆和误解的问题，值得拿出来讨论对比一下。我们知道 Debezium 是专门用于捕获 CDC 数据的开源框架，它对接了多种数据库，同时也定义了自己的 CDC 数据交换格式，也就是常说的 debezium 格式。而Flink CDC 复用了 Debezium 的部分功能，也就是说：Debezium 是 Flink CDC 的底层采集工具，Flink CDC 的工程依赖会用使用到 Debezium 的 Jar 包，然后 Flink CDC 在 Debezium 基础之上，封装了额外的功能，例如：无锁读取，并发读取（全量数据的读取性能可以水平扩展），断点续传，这些功能是 Debezium 所不具备的，也是 Flink CDC 存在的意义。
同时，Flink 还有一种专门的数据格式 debezium-json，从名称上看，它似乎就是 debezium 格式的 json 表达形式，那 debezium-json 格式和 debezium 原生格式是一回事吗？
首先，我们要主要到这样一个细节：mysql-cdc 作为一个 source connector，并不要求指定 format，实际上，它的 format 是不可配置的，因为 Flink CDC 在内部实现依赖 debezium，获得的原始的数据格式就是 debezium 格式，对外，这不可配置，也不可见，只有向下游传导数据时，才会涉及到解析和转换的问题。
其次，我们还要先澄清一种误解：debezium-json 并不是跟 Flink CDC（例如mysql-cdc）绑定在一起的，作为一种独立的、可描述 changelog 的格式，实际上，它可以应用到任何动态表上，例如：如果上游表是：connector=upsert-kafka，format=json，下游依旧可以使用: connector=kafka，format=debezium-json，关于这一点，可以参考本文的实测 《Flink SQL：debezium-json 格式的表一定是数据库的 CDC 数据吗？》，这个测试给出了这样一个非常明确的结论：
使用 debezium-json 格式的表不一定是数据库的 CDC 数据，但一定是上游动态表的 changelog，然后使用 debezium-json 格式描述。
Flink CDC 从数据库 binlog 中提取数据时使用了 debezium，获得的原始的数据格式也是 debezium 格式，但是，这都是发生在 Flink CDC 内部的，对外是不可见的！当需要把 CDC 数据传给下游时，才会针对下游指定的格式进行转换，这种转换也是根据目标表 DDL 中定义的 Schema 自动地隐式地完成的。
我们还是靠举例和试验来说明这个问题吧。再次看一下 《Flink CDC 与 Kafka 集成：Snapshot 还是 Changelog？Upsert Kafka 还是 Kafka？》 一文的 ”测试组合(1)：connector=kafka，format=debezium-json“ 一节给出的案例。
原生 Debezium 格式（样例）
使用如下 SQL 创建一个 mysql-cdc 的源表：
SET 'sql-client.execution.result-mode' = 'TABLEAU';DROP TABLE IF EXISTS orders_mysql_cdc;CREATE TABLE IF NOT EXISTS orders_mysql_cdc (`order_number` INT NOT NULL,`order_date` DATE NOT NULL,`purchaser` INT NOT NULL,`quantity` INT NOT NULL,`product_id` INT NOT NULL,CONSTRAINT `PRIMARY` PRIMARY KEY (`order_number`) NOT ENFORCED
) WITH ('connector' = 'mysql-cdc','hostname' = '10.0.13.30','port' = '3307','username' = 'root','password' = 'Admin1234!','database-name' = 'inventory','table-name' = 'orders'
);
那从 Flink CDC 源表提取出来的数据应该是什么样子呢？前面我们已经说过，这个动作发生在 Flink CDC 内部，提取的数据也是外部不可见的，那我们能不能从其他渠道确定实际的数据格式吗？能，如果说 Flink CDC 就是通过 Debezium 来采集数据，那么采集到的最原始的数据格式就是标准的 Debezium 格式，通常，这是这个样子的：
{"before": null,"after": {"osci.mysql-server-3.inventory.orders.Value": {"order_number": 10006,"order_date": 16852,"purchaser": 1003,"quantity": 1,"product_id": 107}},"source": {"version": "2.2.0.Final","connector": "mysql","name": "osci.mysql-server-3","ts_ms": 1705645511000,"snapshot": {"string": "false"},"db": "inventory","sequence": null,"table": {"string": "orders"},"server_id": 223344,"gtid": null,"file": "mysql-bin.000004","pos": 640,"row": 0,"thread": {"long": 10},"query": null},"op": "c","ts_ms": {"long": 1705645511455},"transaction": null
}
再次强调，上述格式的数据在 Flink CDC 中是不可见的，发生于 Flink CDC 内部，以上格式是标准的 debezium 数据格式，Flink CDC一定是率先拿到了这种格式的数据然后再经处理转发给下游的，比如：如果 DDL 中提取了某些元数据，也是从上面这种原始的 Debezium 数据中获取的。
debezium-json 格式（样例）
如下的 SQL 在 Kafka 上创建了一个 debezium-json 格式的目标表，然后使用 INSERT INTO ... SELECT ... 把源表和目标表的数据流驱动起来：
DROP TABLE IF EXISTS orders_kafka_debezium_json;CREATE TABLE IF NOT EXISTS orders_kafka_debezium_json (order_number int,order_date date,purchaser int,quantity int,product_id int
) WITH ('connector' = 'kafka','topic' = 'orders_kafka_debezium_json','properties.bootstrap.servers' = 'b-2.oscimskcluster1.cedsl9.c20.kafka.us-east-1.amazonaws.com:9092,b-3.oscimskcluster1.cedsl9.c20.kafka.us-east-1.amazonaws.com:9092,b-1.oscimskcluster1.cedsl9.c20.kafka.us-east-1.amazonaws.com:9092','properties.group.id' = 'orders_kafka_debezium_json','scan.startup.mode' = 'earliest-offset','format' = 'debezium-json'
);-- 提交持续查询，驱动整个 Pipelineinsert into orders_kafka_debezium_json select * from orders_mysql_cdc;
这时，写入 Kafka 中的 debezium-json 格式的数据是这样的：
{"before": {"order_number": 10003,"order_date": "2016-02-19","purchaser": 1002,"quantity": 2,"product_id": 106},"after": null,"op": "d"
}
结论
比较上述两种消息格式就能看出：
debezium-json 格式并不等于原生的 debezium 格式，两者有很多相似之处，都有 before，after，op，原生 debezium 格式仅发生并存在于 Flink CDC 内部，对外不可见，debezium-json 格式可用于表达任何动态表的 changelog，与数据库 CDC 数据已无必然的绑定关系。
这篇关于Flink CDC 的 debezium-json 格式和 debezium 原生格式是一回事吗？的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
