flink sql 知其所以然（五）

flink sql 知其所以然（五）

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1.序篇-本文结构

大数据羊说

用数据提升美好事物发生的概率~

30篇原创内容

公众号

protobuf 作为目前各大公司中最广泛使用的高效的协议数据交换格式工具库，会大量作为流式数据传输的序列化方式，所以在 flink sql 中如果能实现 protobuf 的 format 会非常有用（目前社区已经有对应的实现，不过目前还没有 merge，预计在 1.14 系列版本中能 release）。

issue 见：;jql=project%20%3D%20FLINK%20AND%20issuetype%20%3D%20%22New%20Feature%22%20AND%20text%20~%20protobuf%20order%20by%20created%20DESC

pr 见：

这一节主要介绍 flink sql 中怎么自定义实现 format，其中以最常使用的 protobuf 作为案例来介绍。

1. 背景篇-为啥需要 protobuf format

2. 目标篇-protobuf format 预期效果

3. 难点剖析篇-此框架建设的难点、目前有哪些实现

4. 维表实现篇-实现的过程

5. 总结与展望篇

如果想在本地直接测试下：

1. 在公众号后台回复

• flink sql 知其所以然（五）| 自定义 protobuf format获取源码（源码基于 1.13.1 实现）

• flink sql 知其所以然（五）| 自定义 protobuf format获取源码（源码基于 1.13.1 实现）

• flink sql 知其所以然（五）| 自定义 protobuf format获取源码（源码基于 1.13.1 实现）

3. 执行源码包中的  测试类来制造 protobuf 数据

4. 然后执行源码包中的  测试类来消费 protobuf 数据，并且打印在 console 中，然后就可以在 console 中看到结果。

2.背景篇-为啥需要 protobuf format

关于为什么选择 protobuf 可以看这篇文章，写的很详细：

/?utm_source=tuicool&utm_medium=referral

在实时计算的领域中，为了可读性会选择 json，为了效率以及一些已经依赖了 grpc 的公司会选择 protobuf 来做数据序列化，那么自然而然，日志的序列化方式也会选择 protobuf。

而官方目前已经 release 的版本中是没有提供 flink sql api 的 protobuf format 的。如下图，基于 1.13 版本。

.13/docs/connectors/table/overview/

1

因此本文在介绍怎样自定义一个 format 的同时，实现一个 protobuf format 来给大家使用。

3.目标篇-protobuf format 预期效果

预期效果是先实现几种最基本的数据类型，包括 protobuf 中的 message（自定义 model）、map（映射）、repeated（列表）、其他基本数据类型等，这些都是我们最常使用的类型。

预期 protobuf message 定义如下：

2

测试数据源数据如下，博主把 protobuf 的数据转换为 json，以方便展示，如下图：

3

预期 flink sql：

数据源表 DDL：

CREATE TABLE protobuf_source