flink cdc table 可以直接修改RowKind吗？

在Flink CDC中，RowKind 是用于表示数据变更事件类型的核心概念，它包括 INSERT、UPDATE_BEFORE、UPDATE_AFTER 和 DELETE 四种类型。这些类型由 Flink SQL 的 Changelog 机制自动生成，并与 CDC 数据源（如 MySQL、Postgres 等）的 Binlog 或其他变更日志直接映射。

是否可以直接修改 RowKind？

不可以直接修改 RowKind，原因如下：

1. RowKind 的生成机制
   在 CDC 模式下，RowKind 是根据数据源的变更日志（如 Binlog）自动生成的。例如：

   • 当数据源发生插入操作时，Flink 会自动将该行标记为 INSERT。
   • 当数据源发生更新操作时，Flink 会生成两条记录：一条 UPDATE_BEFORE 表示更新前的数据，另一条 UPDATE_AFTER 表示更新后的数据。
   • 当数据源发生删除操作时，Flink 会将该行标记为 DELETE。

   这些事件类型是由 Flink 的 Source Connector 根据底层数据源的变更日志解析生成的，用户无法直接干预或修改。

2. RowKind 的作用
   RowKind 是 Flink 内部用于处理流式数据变更的核心机制，尤其是在状态管理和增量计算中起着关键作用。如果允许用户直接修改 RowKind，可能会导致数据一致性问题或计算错误。

3. 替代方案
   如果需要对 RowKind 进行某种形式的控制或转换，可以通过以下方式间接实现：

   • 使用自定义反序列化器：在 MongoDB CDC 场景中，可以通过指定不同的反序列化器（如 MongoDBConnectorDeserializationSchema 或 MongoDBConnectorFullChangelogDeserializationSchema）来影响 RowKind 的生成逻辑。
   • 通过 SQL 或 DataStream API 转换数据：可以在 Flink 中使用 SQL 或 DataStream API 对数据进行过滤、转换或重新组织。例如，可以通过 FILTER 或 MAP 操作丢弃某些类型的事件，或者将 UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER 合并为单一的更新事件。

示例：通过 SQL 转换数据

假设您希望过滤掉所有 DELETE 类型的事件，可以使用以下 SQL 查询：

SELECT *
FROM test_message_src_binlog_table
WHERE hg_binlog_event_type <> 'DELETE';

在此查询中，hg_binlog_event_type 是非 CDC 模式下的字段，表示事件类型。通过这种方式，您可以间接控制哪些事件被传递到下游。

总结

• RowKind 是由 Flink 自动根据数据源的变更日志生成的，用户无法直接修改。
• 如果需要对事件类型进行控制，可以通过自定义反序列化器或使用 SQL/DataStream API 进行数据转换。
• 重要提醒：在处理 RowKind 时，请确保不会破坏数据一致性，尤其是在状态管理和增量计算场景中。

如果您有更具体的需求或场景，请进一步说明，我可以为您提供更详细的解决方案。