flink sql数据写入kafka，会出现key为before、after及op，怎么把这些去掉？

在Flink SQL中，将数据写入Kafka时，可以通过指定格式和序列化方式来去掉不需要的before、after及op字段。如果您写入的数据是JSON格式，可以采取以下步骤：

1. 自定义序列化器：创建一个自定义的序列化器，该序列化器只序列化您关心的字段，忽略before、after及op字段。
2. 使用FORMAT和SERDE选项：在定义Kafka sink时，使用FORMAT选项指定JSON格式，并使用SERDE选项指定自定义的序列化器和反序列化器。
3. 调整写入逻辑：如果使用的是CDC（Change Data Capture）方式从数据库捕获变更数据，可能会默认包含这些字段。您需要检查并调整写入逻辑，确保只写入所需的数据。
4. 数据处理：在写入Kafka之前，对数据进行预处理，删除不需要的字段。
5. 查阅文档：参考Flink和Kafka Connector的官方文档，了解如何配置和使用这些组件，以确保正确处理数据格式。
6. 社区支持：如果上述方法无法解决问题，可以在Flink社区寻求帮助，可能有其他用户遇到过类似的问题并找到了解决方案。
7. 版本检查：确保您使用的Flink版本与您参考的文档或社区讨论相匹配，不同版本可能有不同的行为。
8. 测试验证：在实施任何更改后，务必进行充分的测试，以验证数据是否正确写入Kafka，并且不包含不需要的字段。

总的来说，通过上述步骤，应该可以成功去掉在写入Kafka时的before、after及op字段。如果问题依然存在，建议查阅Flink和Kafka Connector的详细文档，或在Flink社区寻求更专业的帮助。

在Flink SQL中，将数据写入Kafka时，确实可能会生成包含before、after和op字段的消息。这些消息通常用于记录数据库变更事件，以便于数据的变更跟踪和同步。如果您希望在写入Kafka的JSON格式数据中去掉这些字段，可以考虑以下方法：

1. 自定义序列化器：您可以实现一个自定义的序列化器，该序列化器在将数据写入Kafka之前，会从变更的事件中剔除before、`aflink的序列化机制有一定的了解，并能够根据需求进行相应的编程。
2. 使用转换函数：在Flink SQL中，您可以使用CREATE TABLE语句定义一个转换函数（User-Defined Function，UDF），在数据被发送到Kafka之前对其进行处理，移除不需要的字段。
3. 修改源表结构：如果可能的话，您可以在源表中仅选择需要的列，这样在执行SQL操作时，就不会产生before、after和op字段。
4. 调整Debezium配置：由于Flink通过Debezium连接器来捕获变更事件，您可以尝试调整Debezium的配置，禁用的行为，或者设置特定的格式选项，以达到去除特定字段的目的。
5. 后处理：如果以上方法都不可行，您还可以考虑在数据写入Kafka之后，通过另一个流处理作业来读取并转换这些消息，移除不需要的字段后再进行后续处理或存储。
6. 更新Flink版本：如果您使用的是较旧版本的Flink，可以尝试更新到最新版本，因为新版本可能已经解决了这个问题或者提供了更多的配置选项。
7. 社区支持：如果上述方法都无法满足您的需求，建议向Flink社区寻求帮助，社区成员可能会有更具体的解决方案或者能够提供相关的指导。

请注意，上述方法的可行性取决于您的具体应用场景和技术环境。在实施任何更改之前，请确保充分测试以确保数据的完整性和准确性不受影响。

麻烦您看一下这篇文档

https://help.aliyun.com/zh/flink/use-cases/synchronize-data-from-all-tables-in-a-mysql-database-to-kafka?spm=a2c4g.11186623.0.0.2c784b9a5nqLsa 此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”