通过streaming api动态分流，后期新增表咋搞？

在使用Stream API进行动态分流处理时，如果遇到后期需要新增表的情况，并且在执行savepoint操作时出现报错，这通常是因为savepoint中包含了之前流处理的元数据信息，而这些信息可能与新增表的结构不匹配。您提到通过增加allowNonRestoredState参数来忽略未恢复的状态，但发现这样做之后表数据没有正常接收。

针对您的问题，可以尝试以下步骤解决：

1. 确认兼容性与配置调整：

   • 确保您的流处理框架（如Flink、Spark Streaming等）版本支持动态表结构变更和allowNonRestoredState配置。
   • 检查并更新配置以允许对新增表的适应性，确保在应用启动时通过配置开启对新增表的支持，比如在Flink中可能需要设置状态后端为可变状态模式（如果支持的话）。

2. 优雅地处理表结构变化：

   • 在设计流处理逻辑时，考虑使用更灵活的数据处理方式，比如利用时间窗口、动态表定义或者自定义的Source/Sink函数来适应表结构的变化。
   • 对于新增表，可以在程序中动态检测表是否存在，并据此决定是否添加新的数据流处理分支。

3. 重新初始化或更新Savepoint：

   • 由于直接使用包含旧表结构的savepoint恢复可能会导致问题，考虑在引入新表结构后创建新的savepoint。这意味着在有重大表结构变动时，可能需要手动介入，先停掉现有作业，基于最新的表结构生成新的savepoint，然后重启作业。
   • 如果允许一定程度的数据丢失，可以选择不从savepoint恢复，而是直接从源数据重放，这样可以自然地适应表结构的变化。

4. 监控与日志分析：

   • 当调整配置或处理逻辑后，密切监控作业运行状态，特别是关注与新增表相关的数据摄入情况。
   • 分析日志文件，查找有关数据摄入失败或表不存在的日志条目，这有助于定位问题所在。

5. 测试与验证：

   • 在生产环境部署前，务必在测试环境中充分验证上述改动，确保新表数据能够正确处理且不影响已有流程。

请根据您的具体技术栈（例如Flink、Spark或其他流处理框架）查阅相关文档，了解如何更好地处理动态表结构变更及savepoint管理的具体方法。

重要提示：直接忽略未恢复状态(allowNonRestoredState)可能导致数据处理逻辑上的不连贯，仅作为临时解决方案或在明确知道影响范围的情况下使用。

参考资料： - 流处理框架官方文档（如Apache Flink、Apache Spark等），针对动态表结构变更和savepoint管理的部分。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。