Flink这块有什么好的方法去获取数据的状态吗？

Flink确实提供了一些方法来获取和处理数据的状态，特别是在使用CDC（Change Data Capture）时。

首先，Flink CDC是一种技术，它可以实时地将数据库的变更数据流转化为Flink的数据流。这意味着，当您使用Flink CDC从PostgreSQL等数据库读取日志时，您不仅可以获取到数据的变更记录，还可以通过Flink的状态管理机制来处理和维护数据的一致性和准确性。

其次，状态管理在Flink CDC中是通过Flink的状态后端来实现的。状态后端负责存储和管理Flink应用程序的状态信息，包括处理CDC数据时所需的中间状态。Flink提供了多种状态后端实现，如内存状态后端、RocksDB状态后端等，您可以根据具体需求选择合适的状态后端。

此外，Flink社区开发的flink-cdc-connectors组件可以直接从MySQL、PostgreSQL等数据库直接读取全量数据和增量变更数据。这个组件已经开源，您可以访问相应的GitHub地址来了解更多信息。

综上所述，如果您在使用Flink CDC读取RDS PostgreSQL的日志时遇到无法区分数据操作类型的问题，您可以考虑深入研究Flink CDC的状态管理机制，以及如何通过配置和使用不同的状态后端来满足您的需求。同时，也可以参考Flink社区的相关文档和案例，了解如何通过flink-cdc-connectors来实现技术整合。

我试了一下，是通的，你可以参考
CREATE TEMPORARY TABLE source_clicks(
username varchar,
click_url varchar,
eventtime varchar,
ts AS TO_TIMESTAMP(eventtime),
WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '2' SECOND --为Rowtime定义Watermark。
) WITH (
'connector' = 'mysql',
'hostname' = 'rm-......s.com',
'port' = '3306',
'username' = '...',
'password' = '...',
'database-name' = 'mysql_test',
'table-name' = 'source_clicks',
'scan.incremental.snapshot.enabled' = 'false'
);

-- select * from source_clicks;

CREATE TEMPORARY TABLE sink_output(
window_start TIMESTAMP,
window_end TIMESTAMP,
username VARCHAR,
clicks BIGINT
) WITH (
'connector' = 'mysql',
'hostname' = 'rm-.....com',
'port' = '3306',
'username' = '...',
'password' = '.....',
'database-name' = 'mysql_test',
'table-name' = 'sink_output'
);

-- select * from sink_output;

INSERT INTO sink_output
SELECT
HOP_START(ts, INTERVAL '30' SECOND, INTERVAL '1' MINUTE) as HOP_START,
HOP_END(ts, INTERVAL '30' SECOND,INTERVAL '1' MINUTE) as HOP_END,
username,
COUNT(click_url)
FROM source_clicks
GROUP BY HOP(ts,INTERVAL '30' SECOND, INTERVAL '1' MINUTE),username;

CREATE TABLE source_clicks(
username VARCHAR(50) ,
click_url VARCHAR(50) ,
eventtime VARCHAR(50)
);

CREATE TABLE sink_output(
window_start TIMESTAMP,
window_end TIMESTAMP,
username VARCHAR(50),
clicks BIGINT
)

insert into source_clicks values
('Jark','http://taobao.com/xxx','2017-10-10 10:00:00.0'),
('Jark','http://taobao.com/xxx','2017-10-10 10:00:10.0'),
('Jark','http://taobao.com/xxx','2017-10-10 10:00:49.0'),
('Jark','http://taobao.com/xxx','2017-10-10 10:01:05.0'),
('Jark','http://taobao.com/xxx','2017-10-10 10:01:58.0'),
('Timo','http://taobao.com/xxx','2017-10-10 10:02:10.0'); 此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”

Flink CDC 支持获取数据的状态，包括插入、更新和删除操作。在 Flink CDC 中，可以通过解析 Change Data Event (CDC) 事件来获取数据的状态信息。

具体来说，Flink CDC 会将 PostgreSQL 的 WAL（Write Ahead Log）日志解析成一系列的 CDC 事件，每个事件都包含了一个操作类型（op_type）字段，用于标识该事件是插入、更新还是删除操作。例如，对于更新操作，CDC 事件中的 op_type 字段值为 "u"，表示这是一个更新操作；对于删除操作，op_type 字段值为 "d"，表示这是一个删除操作；对于插入操作，op_type 字段值为 "c"，表示这是一个插入操作。

因此，要获取数据的状态信息，只需要解析 CDC 事件中的 op_type 字段即可。在 Flink 程序中，可以使用 Flink CDC 提供的 SourceFunction 来读取 CDC 事件，并使用 Flink 的 DataStream API 对事件进行转换和处理。例如，可以使用 DebeziumDeserializationSchema 类来解析 CDC 事件，并从中提取出 op_type 字段的值。

需要注意的是，由于 Flink CDC 是基于 PostgreSQL 的 WAL 日志实现的，因此在处理过程中可能会存在一定的延迟。此外，由于 Flink CDC 只能读取到已经提交的数据变更，因此无法获取未提交的数据状态信息。