用cdc的SQLapi，怎么能够观察到sink时是upsert流还是retract流

要观察Flink SQL作业在sink阶段是使用upsert流还是retract流，您可以遵循以下步骤和考虑点：

1. 检查Sink配置： 首先，查看您的Flink SQL作业配置，特别是与sink相关的设置。如果配置中指定了table.exec.sink.upsert-materialize参数，并且其值为auto或特定的upsert模式（表明系统会根据数据一致性需求自动选择或强制使用upsert逻辑处理输出），则说明sink端倾向于生成upsert流来处理更新操作。

2. 分析SQL作业计划： 利用Flink提供的SQL执行计划分析工具，检查作业的执行计划。特别关注是否存在SinkUpsertMaterializer算子。该算子的存在通常意味着Flink为了处理乱序或者维持输出的一致性，采用了upsert逻辑来管理记录的插入与更新。您可以在Flink Web UI中查看作业拓扑图，或是在实时计算引擎VVR 8.0及以上版本中利用智能分析功能直接识别这类优化处理。

3. 理解数据源特性： 数据源的特性也会影响sink的行为。例如，当使用支持CDC（Change Data Capture）的数据源如MySQL、MongoDB时，Flink会根据数据源的变更日志格式及配置的反序列化器（如MongoDBConnectorDeserializationSchema用于Upsert模式）来决定是否以及如何生成upsert流。

4. 监控与日志分析： 通过Flink作业的运行日志和监控指标，可以间接判断sink处理逻辑。尤其是在处理Changelog数据时，留意是否有RETRACT消息的处理逻辑，这通常意味着sink在处理 retract 流以维护最终一致性。

5. 代码与测试验证： 在开发环境中，可以通过编写简单的测试案例，向sink发送包含更新操作的数据，然后观察sink端的实际行为，或是利用Flink的预览功能（虽然preview不完全等同于实际运行情况，但能提供一定参考）。

综上所述，通过检查作业配置、分析执行计划、理解数据源特性和监控日志，您可以综合判断sink处理的是upsert流还是retract流。实践中，结合具体场景和需求，适当调整配置或优化策略，可以更明确地控制sink的输出模式。