flinkcdc读取postgre

对不起，我之前给出的示例代码有一个错误。实际上，Flink CDC 目前不支持直接从 PostgreSQL 中读取数据。Flink CDC 目前主要用于与 Debezium 兼容的 CDC 源（如 MySQL、Oracle、SQL Server 等）进行交互。

如果您需要从 PostgreSQL 中读取数据，您可以考虑以下几种方法：

1. 使用 Flink 的 JDBC Connector：您可以使用 Flink 的 JDBC Connector 来读取 PostgreSQL 数据库中的数据。您需要提供正确的 JDBC 连接信息，并编写适当的查询语句来读取数据。这种方法适用于小规模数据。

2. 使用自定义 Source：如果您希望以更高级的方式读取 PostgreSQL 数据库中的数据，您可以编写自定义的 Flink Source。您可以使用 PostgreSQL JDBC 驱动程序与数据库进行交互，并将查询结果作为数据流发送给 Flink。

3. 使用其他工具：除了 Flink，还有其他工具可以用来读取 PostgreSQL 数据库中的数据，例如 Apache Kafka、Apache NiFi 等。您可以将数据从 PostgreSQL 导出到这些工具中，然后使用 Flink 进行进一步的处理和分析。

希望这些信息对您有所帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。

相关问题

flinkcdc消费postgre数据需要添加哪些maven依赖

如果你想在Flink中使用CDC(Change Data Capture)消费PostgreSQL数据, 你需要添加如下Maven依赖:

- org.apache.flink:flink-connector-postgresql_2.11:1.11.2

这将会包含Flink与PostgreSQL之间所需的所有连接器。

注意: 你还需要在pom.xml中添加对PostgreSQL JDBC驱动的依赖, 否则Flink无法连接到PostgreSQL数据库。具体来说, 你需要添加如下依赖:

- org.postgresql:postgresql:42.2.14

这个依赖将会包含PostgreSQL JDBC驱动, 使Flink可以连接到PostgreSQL数据库并使用CDC消费数据。

总的来说, 你的pom.xml文件应该包含以下内容:

<dependencies>
  <!-- Flink connector for PostgreSQL -->
  <dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-postgresql_2.11</artifactId>
    <version>1.11.2</version>
  </dependency>

  <!-- PostgreSQL JDBC driver -->
  <dependency>
    <groupId>org.postgresql</groupId>
    <artifactId>postgresql</artifactId>
    <version>42.2.14</version>
  </dependency>
</dependencies>

使用python编写从csv文件中每隔15s读取一行数据，放入特定的postgre数据库中，并且在读取前先读取数据库和csv文件的字段名，校验数据库与csv文件的字段名是否匹配

以下是一个可能的实现：

import csv
import psycopg2
import time

# 数据库连接信息
DB_NAME = 'your_db_name'
DB_USER = 'your_db_user'
DB_PASSWORD = 'your_db_password'
DB_HOST = 'localhost'
DB_PORT = '5432'

# CSV文件路径
CSV_FILE_PATH = 'your_csv_file_path'

# 数据库表名
TABLE_NAME = 'your_table_name'

# 获取CSV文件的字段名
with open(CSV_FILE_PATH, 'r') as csv_file:
    reader = csv.reader(csv_file)
    csv_fields = next(reader)

# 连接数据库
conn = psycopg2.connect(
    dbname=DB_NAME,
    user=DB_USER,
    password=DB_PASSWORD,
    host=DB_HOST,
    port=DB_PORT
)

# 获取数据库表的字段名
with conn.cursor() as cur:
    cur.execute(f"SELECT column_name FROM information_schema.columns WHERE table_name = '{TABLE_NAME}'")
    db_fields = [row[0] for row in cur.fetchall()]

# 校验字段名是否匹配
if csv_fields != db_fields:
    print('CSV文件的字段名与数据库表的字段名不匹配')
    conn.close()
    exit()

# 读取CSV文件，并将数据插入数据库
with open(CSV_FILE_PATH, 'r') as csv_file:
    reader = csv.reader(csv_file)
    next(reader)  # 跳过字段名行
    for row in reader:
        with conn.cursor() as cur:
            cur.execute(f"INSERT INTO {TABLE_NAME} ({','.join(db_fields)}) VALUES ({','.join(['%s' for _ in range(len(db_fields))])})", row)
        conn.commit()
        print('已插入一行数据')
        time.sleep(15)

# 关闭数据库连接
conn.close()

这个脚本首先读取CSV文件的字段名，并连接到PostgreSQL数据库，获取指定表的字段名，然后校验两者是否匹配。如果不匹配，则会输出错误信息并退出程序。如果匹配，则会依次读取CSV文件中的每一行数据，并插入到数据库中。插入一行数据后，程序会暂停15秒钟，然后继续读取下一行数据。最后，程序会关闭数据库连接。