大佬们 flink cdc怎么处理删除数据啊

在使用 Flink CDC 处理删除数据时，可以通过以下几种方式实现，具体取决于您的业务需求和下游系统的支持情况。以下是详细的处理方法：

1. 软删除（Soft Delete）

软删除是一种将删除操作转换为插入操作的方式，通过标记删除状态来保留数据记录，而不是真正从下游系统中移除数据。

• 配置方法
  在 transform 模块中，可以使用 converter-after-transform: SOFT_DELETE 配置来实现软删除。
  示例配置如下：

  transform:
  - source-table: \.*.\.*
    projection: \*, __data_event_type__ AS op_type
    converter-after-transform: SOFT_DELETE
  

  • 删除的数据会被转化为插入操作，同时会在数据中添加一个标记字段（如 op_type），值为 -D 表示删除。
  • 下游系统需要能够识别并处理这种标记字段。

• 适用场景

  • 需要保留历史数据的场景。
  • 下游系统不支持直接删除操作，或者需要审计删除记录。

2. 硬删除（Hard Delete）

硬删除是指将删除操作直接同步到下游系统，物理删除对应的数据记录。

• 实现方式
  Flink CDC 默认会将上游数据库的删除操作（DELETE）同步到下游系统。如果下游表支持删除操作，则可以直接执行删除。

• 注意事项

  • 确保下游表的操作用户具有 DELETE 权限，否则可能会报错，例如：

  DELETE command denied to user 'userName'@'*.*.*.*' for table 'table_name'
  

  解决方案是检查 SQL 逻辑是否存在 retract 相关操作，并赋予用户 DELETE 权限。 - 如果下游系统不支持删除操作（如 Kafka），则需要使用 Upsert Kafka 或其他特殊处理方式。

3. 过滤删除消息

如果您不希望下游系统处理删除消息，可以通过设置参数 ignore-delete 来过滤掉删除事件。

• 配置方法
  在 SQL 中使用 Hint 设置 ignore-delete 参数为 true。
  示例：

  INSERT INTO target_table /*+ OPTIONS('ignore-delete'='true') */
  SELECT * FROM source_table;
  

  • 过滤后，删除消息不会被写入下游系统。

• 适用场景

  • 不需要同步删除操作的场景。
  • 下游系统对删除操作不敏感或不需要删除记录。

4. Kafka 结果表的特殊处理

Kafka 是一种只支持追加操作的消息队列，无法直接处理删除操作。如果需要将删除操作同步到 Kafka，可以使用 Upsert Kafka。

• 实现方式
  使用 Upsert Kafka 结果表，将删除操作转化为特殊的更新操作（如标记删除状态）。
  示例：

  CREATE TABLE kafka_sink (
  id BIGINT,
  name STRING,
  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
  ) WITH (
  'connector' = 'upsert-kafka',
  'topic' = 'your_topic',
  'properties.bootstrap.servers' = 'your_kafka_broker',
  'key.format' = 'json',
  'value.format' = 'json'
  );
  

• 适用场景

  • 需要将变更数据（包括删除）同步到 Kafka 的场景。
  • 下游消费者能够解析 Upsert Kafka 的更新和删除逻辑。

5. 清理废弃文件

对于某些存储系统（如 Paimon），可以通过清理废弃文件的方式来处理删除操作。

• 实现方式
  使用 remove_orphan_files 存储过程清理过期数据。
  示例：

  CALL `mycat`.sys.remove_orphan_files('mydb.mytbl', '2023-10-31 12:00:00');
  

  • 该命令会删除指定时间之前的废弃文件。

• 适用场景

  • 数据存储系统支持清理废弃文件的场景。
  • 需要定期清理过期数据以释放存储空间。

6. Changelog 事件乱序处理

在分布式环境中，Changelog 事件可能会因 shuffle 操作而乱序，导致删除操作被错误处理。

• 解决方案
  使用 SinkUpsertMaterializer 算子处理 Changelog 事件乱序问题。

  • 该算子会在状态中维护一个 RowData 列表，确保删除操作按正确的顺序执行。

• 适用场景

  • 数据流中存在复杂的聚合、联合等操作，可能导致 Changelog 事件乱序。

总结与建议

• 如果需要保留删除记录，推荐使用 软删除。
• 如果下游系统支持删除操作，可以直接使用 硬删除。
• 如果不需要同步删除操作，可以使用 过滤删除消息。
• 对于 Kafka 等只支持追加操作的系统，推荐使用 Upsert Kafka。
• 定期清理废弃文件可以优化存储空间。

根据您的具体需求选择合适的方案，确保数据同步的准确性和一致性。