flink 消费kafka josn数据，当数据更新的时候只更新部分字段，导致写入目标的时候导致目？

在使用Flink消费Kafka JSON数据时，如果遇到数据更新时只更新部分字段，导致目标数据库中未更新的字段被置为空的问题，可以通过以下方法解决：

1. 启用部分列更新功能

在Flink写入目标表时，可以启用部分列更新功能。具体来说，通过配置sink.properties.partial_columns参数为true，可以让Flink仅更新指定的字段，而不会覆盖目标表中其他未更新的字段。

示例代码：

CREATE TABLE selectdb_sink (
 id INT,
 name STRING,
 bank STRING,
 age INT
) 
WITH (
 'connector' = 'doris',
 'fenodes' = 'selectdb-cn-****.selectdbfe.rds.aliyuncs.com:8080',
 'table.identifier' = 'database.table',
 'username' = 'admin',
 'password' = '****',
 'sink.properties.format' = 'json',
 'sink.properties.read_json_by_line' = 'true',
 'sink.properties.columns' = 'id,name,bank,age',
 'sink.properties.partial_columns' = 'true' -- 开启部分列更新
);

INSERT INTO selectdb_sink SELECT id, name, bank, age FROM cdc_mysql_source;

说明： - sink.properties.partial_columns 参数确保只有指定的字段会被更新，未指定的字段保持不变。 - 需要确保目标表支持部分列更新（例如，目标表的非更新字段允许为NULL）。

2. 忽略Delete操作

如果问题是由Flink SQL生成的Delete操作导致的，可以通过设置ignoreDelete参数为true来避免删除操作对目标表的影响。

示例配置：

WITH (
 'connector' = 'your_connector',
 'ignoreDelete' = 'true' -- 忽略Delete操作
);

说明： - 当多个任务同时更新同一张结果表的不同字段时，可能会因为Delete操作导致未更新字段被置为空。 - 设置ignoreDelete为true后，Flink将不再执行Delete操作，从而避免该问题。

3. 使用Upsert Kafka连接器

如果目标表需要处理变更数据（如更新或删除），可以使用Upsert Kafka连接器。Upsert Kafka连接器能够根据主键对数据进行分区，并确保同一主键上的更新或删除消息落在同一分区中。

示例代码：

CREATE TABLE upsert_kafka_sink (
 id INT,
 name STRING,
 bank STRING,
 age INT,
 PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
 'connector' = 'upsert-kafka',
 'topic' = 'your_topic',
 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
 'key.format' = 'json',
 'value.format' = 'json'
);

INSERT INTO upsert_kafka_sink SELECT id, name, bank, age FROM cdc_mysql_source;

说明： - Upsert Kafka连接器会将INSERT或UPDATE_AFTER数据作为正常Kafka消息写入，DELETE数据以value为空的消息写入。 - 通过主键确保数据的有序性，避免未更新字段被覆盖。

4. 检查Debezium数据格式

如果使用Debezium捕获变更数据，请确保源表的REPLICA IDENTITY已设置为FULL。否则，更新和删除事件可能只包含主键字段的值，导致Flink无法正确解析数据。

修改配置：

ALTER TABLE <your_table_name> REPLICA IDENTITY FULL;

说明： - 默认情况下，REPLICA IDENTITY为DEFAULT，更新和删除事件的before字段只包含主键字段的值。 - 设置为FULL后，更新和删除事件将包含所有列的完整值。

5. 调整Flink Sink的更新策略

在写入目标表时，可以通过设置mutatetype参数来控制更新行为。例如，设置mutatetype为insertorupdate，可以确保只更新已有数据的部分列，而不会覆盖未更新的字段。

示例配置：

WITH (
 'connector' = 'hologres',
 'mutatetype' = 'insertorupdate' -- 只更新部分列
);

说明： - mutatetype支持以下取值： - insertorignore：保留首次出现的数据，忽略后续所有数据。 - insertorreplace：整行替换已有数据。 - insertorupdate：更新已有数据的部分列。

总结

通过以上方法，您可以有效解决Flink消费Kafka JSON数据时，因部分字段更新导致目标数据库未更新字段被置为空的问题。建议优先尝试启用部分列更新功能（sink.properties.partial_columns），并结合具体的业务场景选择合适的解决方案。