flink table读取kafka 获取整条数据

要使用 Flink Table API 从 Kafka 中读取整条数据，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保您已经添加了 Flink Kafka Connector 的依赖项。在 Maven 项目中，您可以在 `pom.xml` 文件中添加以下依赖项：

<dependencies>
    <!-- 其他依赖项 -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId>
        <version>${flink.version}</version> <!-- 替换为您正在使用的 Flink 版本 -->
    </dependency>
</dependencies>

2. 创建一个 Flink 的 TableEnvironment：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;

public class FlinkKafkaTableExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);

        // 设置 Kafka 连接属性
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        properties.setProperty("group.id", "test-group");

        // 在 TableEnvironment 中注册 Kafka 表
        tableEnv.connect(new Kafka()
                .version("universal")
                .topic("your-topic")
                .properties(properties))
                .withFormat(new Json().failOnMissingField(true))
                .withSchema(new Schema()
                        .field("data", DataTypes.STRING())
                )
                .inAppendMode()
                .createTemporaryTable("kafkaTable");

        // 使用 TableEnvironment 执行查询
        Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT * FROM kafkaTable");

        // 打印结果
        tableEnv.toAppendStream(result, Row.class).print();

        // 执行任务
        env.execute("Flink Kafka Table Example");
    }
}

在上述代码中，您需要将 `"your-topic"` 替换为您实际的 Kafka 主题名称。在 `withFormat` 方法中，我们使用了 `Json` 格式来解析 Kafka 中的数据，您可以根据实际情况更改为其他格式。在 `withSchema` 方法中，我们定义了一个名为 `"data"` 的字段，它的类型是字符串类型 `DataTypes.STRING()`。

请注意，上述示例代码中使用的是 Flink 1.14.0 版本的 Table API 和 SQL。如果您使用的是不同的版本，请根据您的 Flink 版本进行适当调整。