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深入探讨如何通过Flink SQL从Kafka中摄取Debezium事件
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原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。
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内容提要
Apache Kafka SQL Connector支持通过Debezium格式实现变更日志语义，支持JSON和Avro格式。Flink SQL引擎利用Kafka主题中的增量事件（INSERT、UPDATE、DELETE）动态计算表，实时更新查询结果。表模式简化为只需指定实际结构。Debezium格式要求变更事件包含更新前后的数据，Postgres用户需将REPLICA IDENTITY设置为FULL。
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关键要点
- Apache Kafka SQL Connector支持通过Debezium格式实现变更日志语义，支持JSON和Avro格式。
- Flink SQL引擎利用Kafka主题中的增量事件动态计算表，实时更新查询结果。
- 表模式简化为只需指定实际结构，而非整个Debezium信封结构。
- 在查询表时，操作类型反映了输入的Debezium事件类型，更新事件被拆分为更新前和更新后的事件。
- 使用Debezium格式时，通常不需要将Kafka消息键字段映射到表模式，键字段可以通过key.fields配置选项映射。
- Flink的Debezium数据格式要求变更事件不仅包含更新后的部分，还需包含更新前的部分，Postgres用户需将REPLICA IDENTITY设置为FULL。
- 为了将变更事件传播到另一个Kafka主题，需要设置一个sink连接器，使用debezium-json作为值格式。
- 下游Kafka主题中的事件遵循Debezium的事件信封模式，但由Flink生成，缺少源块中的所有元数据。
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