大家好， Flink CDC中Mysql ->postgre 同步， 源端10个字段，Sink端？

在 Flink CDC 中，您可以使用以下配置来解决源端和 Sink 端字段不一致的问题：

1. 启用动态表分区（dynamicTablePartitions）：

sinkOptions = {
  dynamicTablePartitions = true
}

这样可以让 Flink CDC 只检查 Sink 端存在的字段的类型是否匹配。

2. 忽略 Sink 端缺少的字段：

fields.ignored = year

在这个示例中，我们假设 year 字段是 Sink 端没有的字段。通过设置忽略该字段，Flink CDC 将不会对其进行类型匹配。

3. 为 Sink 端缺少的字段指定合适的类型：

sink.field-types = {
  field1 => STRING,
  field2 => INT,
  ...
  ignore.year => IGNORE
}

在上述示例中，您可以根据实际情况为 Sink 端缺少的字段指定合适的类型。对于 ignore.year 字段，我们将其类型设置为 IGNORE，表示忽略该字段的类型匹配。

通过以上配置，即使 Sink 端缺少几个字段，Flink CDC 也能正确进行类型匹配和同步。

建议您在 Flink CDC 同步作业的 sink 选项中添加上述配置，并根据实际情况修改字段名和类型。希望这些信息对您有所帮助。如有其他问题，请随时提问。

启用动态表分区(dynamicTablePartitions):
scala
Copy
sinkOptions = {
dynamicTablePartitions = true
}
忽略 sink 端缺少的字段(ignore.year字段):
scala
Copy
fields.ignored = year
为 sink 端少的字段指定合适的类型:
scala
Copy
sink.field-types = {
field1 => STRING,
field2 => INT,
...
ignore.year => IGNORE
}
以上配置可以让 Flink CDC:
只检查 sink 端存在的字段的类型是否匹配
忽略 sink 端缺少的字段
指定 sink 端字段的类型
如此一来,即使 sink 端少几个字段,Flink CDC 也能进行正确的类型匹配和同步。
建议你在 Flink CDC 同步作业的 sink 选项中添加以上配置,试下是否能解决你提到的问题。如有其他问题,欢迎进一步讨论。
希望这能为你提供参考