大佬们，求问一下flink cdc sink到iceberg 上游ddl怎么同步到下游哇，目前看？

在使用 Flink CDC 将数据同步到 Iceberg 时，如果上游表结构（DDL）发生变更，下游 Iceberg 表无法直接通过 ALTER TABLE 的方式同步这些变更。这是因为 Iceberg 目前并不支持通过 Flink SQL 的 ALTER TABLE 操作来动态修改表结构。不过，您可以通过以下方法实现上游 DDL 变更的同步：

1. 使用宽容模式（Type Normalization）

对于某些下游系统（如 Hologres），Flink 提供了宽容模式（Type Normalization）来处理列类型变更。虽然 Iceberg 不支持宽容模式，但您可以参考类似策略，在作业启动时预先定义更加宽泛的字段类型，以减少因字段类型变更导致的同步失败。

• 操作步骤：

  1. 在创建 Iceberg 表时，尽量使用更宽泛的数据类型（例如将 INT 定义为 BIGINT，将 VARCHAR 定义为 STRING 等）。
  2. 启动 Flink 作业时，确保 Iceberg 表的 Schema 能够兼容上游可能发生的字段类型变更。

• 注意事项：

  • 如果字段类型变更超出了预定义的宽泛类型范围，仍然可能导致写入失败。
  • 此方法适用于字段类型变更较为有限的场景。

2. 手动调整下游表结构

当上游表结构发生变更时，您需要手动调整下游 Iceberg 表的结构以保持一致性。

• 操作步骤：

  1. 停止当前的 Flink 同步作业。
  2. 根据上游表的最新结构，手动修改下游 Iceberg 表的 Schema。
     • 使用 Iceberg 提供的 API 或工具（如 Spark SQL）执行 ALTER TABLE 操作。
  3. 删除下游表中已写入的旧数据（如果需要重新同步全量数据）。
  4. 重新启动 Flink 作业，并确保作业无状态启动。

• 注意事项：

  • 手动调整表结构可能会导致数据丢失或重复，因此建议在操作前备份数据。
  • 如果频繁发生表结构变更，此方法的维护成本较高。

3. 使用 CTAS/CDAS 自动同步表结构

Flink 的 CTAS（CREATE TABLE AS）和 CDAS（CREATE DATABASE AS）语句支持自动同步表结构变更。尽管 Iceberg 不支持动态 ALTER TABLE，但您可以通过以下方式间接实现同步：

• 操作步骤：

  1. 使用 CTAS 或 CDAS 创建目标 Iceberg 表，并开启表结构变更同步功能。

     CREATE TABLE IF NOT EXISTS iceberg_db.target_table
     WITH (
     'connector' = 'iceberg',
     'catalog-name' = 'iceberg_catalog',
     'warehouse' = 's3://path/to/warehouse'
     )
     AS TABLE mysql_source_table;
     

  2. 当上游表结构发生变更时，Flink 会尝试根据新的 Schema 重新创建下游表。
  3. 如果下游表已存在，您需要删除旧表并重新启动作业以应用新的 Schema。

• 注意事项：

  • CTAS/CDAS 的表结构同步依赖于下游系统的 Schema 推导能力。如果 Iceberg 不支持某些变更（如主键或索引变更），可能会导致同步失败。
  • 此方法适用于表结构变更较少且可以接受重建表的场景。

4. 配置 Hive 元数据同步

Iceberg 支持与 Hive Metastore 集成，您可以通过配置 Hive 元数据同步功能，间接实现表结构的更新。

• 操作步骤：

  1. 在 Iceberg 表的 WITH 参数中启用 Hive 元数据同步：

     WITH (
     'hive_sync.enable' = 'true',
     'hive_sync.mode' = 'hms',
     'hive_sync.db' = 'iceberg_db',
     'hive_sync.table' = 'target_table'
     )
     

  2. 当上游表结构发生变更时，Flink 会将新的 Schema 同步到 Hive Metastore。
  3. Iceberg 表会通过 Hive Metastore 获取最新的 Schema。

• 注意事项：

  • 此方法需要额外配置 Hive Metastore，并确保其与 Iceberg 集成正常。
  • 如果 Hive Metastore 出现延迟或故障，可能会导致表结构不同步。

5. 限制与不支持的变更

根据现有文档，以下表结构变更目前无法通过 Flink CDC 自动同步到 Iceberg： - 主键或索引等约束的变更。 - 从 NOT NULL 转为 NULLABLE 的变更。 - 删除非空列。

对于上述变更，您需要手动调整下游表结构，并重新启动同步作业。

总结

由于 Iceberg 不支持通过 Flink SQL 动态修改表结构，您可以选择以下方案之一来同步上游 DDL 变更： 1. 宽容模式：在作业启动时定义宽泛的字段类型。 2. 手动调整：停止作业后手动修改下游表结构。 3. CTAS/CDAS 自动同步：通过重建表的方式同步新的 Schema。 4. Hive 元数据同步：利用 Hive Metastore 实现间接同步。

请根据实际业务需求和变更频率选择合适的方案。如果变更频繁且复杂，建议结合自动化工具或脚本进行管理。