根据目前的信息，Flink 1.16.2 版本在流式读取 Iceberg upsert primary key 表方面存在一些限制。具体来说，尽管 Iceberg 支持通过流式方式读取增量数据，并且 Flink table Source 也能够用于这种读取，但需要注意的是，Flink 的流式读取功能目前还没有完全支持 upsert 操作。
在 Iceberg 中，UPSERT（Upsert）是一种数据处理操作，它结合了插入和更新两个操作。如果记录中的主键不存在于表中，则执行插入操作；如果主键已经存在，则执行更新操作。这个过程可以有效地合并插入和更新操作，以减少数据写入延迟。然而，目前的 Flink 版本尚未完全支持这种流式读取 upsert 的操作。
要解决这一问题，您可以考虑以下几个步骤：
确认版本兼容性：首先，确保您的 Flink 版本与 Iceberg 版本兼容。根据您的描述，您正在使用 Flink 1.16.2 和 Iceberg 1.3.1。建议您查阅官方文档或社区资源，以了解这两个版本之间的兼容性情况。
检查配置：确保您的 Flink 作业配置正确。特别是，要检查与 Iceberg 相关的配置项，以确保它们与您的环境和需求相匹配。这可能涉及到流式读取的特定参数设置。
考虑使用其他解决方案：如果您需要流式读取 upsert primary key 表的功能，但当前版本的 Flink 不支持，您可以考虑以下替代方案：
- 升级 Flink 版本：查看是否有较新的 Flink 版本支持流式读取 upsert 操作。升级到最新的稳定版本可能会解决这个问题。
- 使用其他流处理框架：除了 Flink，还有其他流处理框架可用于处理 Iceberg 数据，例如 Apache Kafka Streams、Apache Storm、Apache Spark Streaming 等。您可以考虑使用其中一个框架来实现您的需求。
等待后续支持：如果您无法立即采取上述措施，可以密切关注 Flink 和 Iceberg 社区的发展。随着这些技术的不断发展和改进，可能会在未来的版本中提供更好的流式读取 upsert 支持。
