求助：flink cdc 从oracle或者mysql 同步到kafka，但是最近一个update操

针对您遇到的问题，Flink CDC在同步Oracle或MySQL到Kafka时，原本期望的更新操作（UPDATE）被表示为两条记录——先删除（DELETE）后插入（INSERT），而非直接的更新记录。这可能是由于Flink CDC捕获机制或者配置调整所导致的。以下是如何解决这一问题的步骤和建议：

问题描述

• 用户在使用Flink CDC从Oracle或MySQL同步数据至Kafka过程中，发现更新操作被拆分为delete和insert两条记录，而非预期的单条update格式记录。

背景信息

• CDC（Change Data Capture）：技术用于捕获数据库中的数据变更，包括INSERT、UPDATE、DELETE等操作。
• Flink CDC：Apache Flink提供的连接器，能够捕获数据库变更日志并转换为流数据处理。
• op:d op:c表示：在Flink CDC的输出中，op:d代表删除操作，op:c代表创建（即插入）操作，而期望的更新操作通常以单一记录且标记为op:u展示。

解决方案

1. 检查Flink版本与配置：

   • 确认使用的Flink版本是否支持更细粒度的CDC操作识别。较新版本的Flink CDC可能提供了更完善的更新操作处理能力。
   • 检查Flink作业的配置，特别是与CDC源相关的设置，确保配置了正确的模式来捕获更新操作。例如，某些数据库连接器可能需要特定的参数来区分UPDATE操作，而不是将其视为DELETE+INSERT序列。

2. 使用upsert-kafka sink：

   • 如果您的目标是将变更数据最终以更新的形式存储在Kafka中，可以考虑在sink端使用upsert-kafka连接器。这样即使源头数据表现为DELETE+INSERT，sink也能根据主键自动合并为更新操作，保持数据的一致性。

3. 自定义逻辑处理：

   • 在Flink流处理程序中，可以通过自定义处理逻辑，合并接收到的DELETE和INSERT事件为一个UPDATE事件。这需要分析数据流，当检测到针对同一主键的连续DELETE和INSERT时，将其转换为一个包含更新前后状态的记录。

注意事项

• 性能考量：自定义处理逻辑可能会增加处理延迟，尤其是在高吞吐量场景下。
• 主键重要性：无论是使用upsert-kafka还是自定义处理，明确并正确设置表的主键是关键，因为这是合并记录的基础。

示例代码（自定义处理逻辑示例）

// 假设已经配置好source读取到delete和insert事件流
DataStream<Row> sourceStream = ...;

DataStream<Row> processedStream = sourceStream
    .keyBy(row -> row.getField(0)) // 假设第一列为主键
    .process(new MyUpdateMergerFunction()); // 自定义函数合并DELETE+INSERT为UPDATE

// MyUpdateMergerFunction 实现略

总结

通过上述方法，您可以应对Flink CDC在同步数据库更新操作时出现的“DELETE+INSERT”现象，确保数据在传输至Kafka时能更准确地反映其变更本质。请根据实际需求选择合适的解决方案，并注意测试以验证更改的效果。

请注意，具体实现细节可能依据Flink版本及具体配置有所不同，务必参考最新的官方文档进行操作。