flink 1.13.6 cdc2.2.0 mysql to hive 2.1.1 支持删除和更新吗

1. 问题描述： 您提到在使用Flink 1.13.6版本的CDC 2.2.0从MySQL同步数据到Hive 2.1.1时，遇到了不支持删除和更新操作的情况，并希望了解如何配置Flink SQL以仅捕获MySQL中的新增数据。

2. 背景信息：

   • Flink CDC Connector通常支持全量抽取与增量抽取（包括INSERT、UPDATE、DELETE等操作），但具体实现可能依赖于目标系统的兼容性和配置。
   • Hive作为数据仓库系统，其表设计默认为静态分区表，对实时更新和删除操作的支持有限，这可能是导致问题的原因之一。

3. 解决方案： 要让Flink SQL作业仅捕获MySQL中的新增数据，您可以调整Flink CDC Source配置来忽略UPDATE和DELETE事件，仅关注INSERT事件。

   步骤1：配置Flink CDC MySQL Source时，虽然直接过滤UPDATE和DELETE事件的功能不是标准配置项，但您可以通过自定义DeserializationSchema来实现这一需求。创建一个自定义的DeserializationSchema，该类继承自DebeziumDeserializationSchema，并重写deserialize方法，仅处理Insert类型的事件。

   示例代码:

   public class InsertOnlyDeserializationSchema extends DebeziumDeserializationSchema<YourDataType> {
      @Override
      public YourDataType deserialize(SourceRecord record) throws Exception {
          if (record.topic().endsWith(".insert")) { // 或根据实际的逻辑判断是否为INSERT事件
              return yourDataTransformationMethod(record);
          }
          return null; // 忽略非INSERT事件
      }
   
      // 其他需要实现的方法...
   }
   

   步骤2：在启动Flink任务时，使用上述自定义的DeserializationSchema配置MySQL Source。

4. 注意事项：

   • 数据一致性和完整性：仅捕获INSERT可能会导致Hive中的数据与MySQL源数据在逻辑上不完全一致，特别是当有依赖于UPDATE或DELETE操作的业务逻辑时。
   • 性能考量：虽然此方法可以满足只同步新增数据的需求，但务必注意检查整体数据流处理的性能影响，特别是在高吞吐量场景下。

5. 总结： 通过实现自定义的DeserializationSchema来过滤掉非INSERT事件，您可以使Flink SQL作业专注于捕获MySQL中的新增数据。然而，请留意这种做法对数据一致性和系统设计的影响，并根据实际情况调整策略。

请注意，以上方案基于通用的Flink CDC与Hive集成逻辑提供，具体实施时需结合您的实际环境和版本进行适当调整。