克服 Flink SQL 限制的混合 API 方法
作者:Gal Krispel 翻译:黄鹏程 阿里云实时计算 Flink 版产品负责人 阅读时间:11分钟 · 2025年10月19日 译者注: 本博客文章探讨了 Apache Flink 中的混合 API 方法如何帮助克服 Flink SQL 的一些固有限制,特别是在与 Apache Kafka 集成时。文章深入探讨了两个常见挑战: 对格式错误记录的有效错误处理; Avro 的 Enum 和 TimestampMicros 类型在数据类型映射方面的限制。 DataStream API 和 ProcessFunction API 凭借其更底层的控制能力,可用于强大的模式验证和死信队列(DLQ)实现。这种预处理步骤通过优雅地处理损坏的记录而不导致应用程序重启,保护了输入 Flink SQL 的数据完整性。 此外,Flink SQL 的数据类型映射问题可以通过将 Flink Table 转换回DataStream<GenericRecord> 并应用自定义 RichMapFunction 来缓解。这允许对序列化进行精确控制,从而在将数据写回 Kafka 时正确处理 Avro En...
