大佬们，请教一个问题，我们使用flink cdc 构建的实时数仓。现在遇到一个问题，flink cd

面对您提到的问题，即Flink CDC在订阅MySQL从库时捕捉到归档删除操作导致影响实时数仓的场景，可以采取以下策略来解决：

问题描述

• 在使用Flink CDC构建实时数仓的过程中，由于业务需求对MySQL数据库进行数据归档并删除已归档数据，这些删除操作被Flink CDC捕获，进而影响到实时数仓的数据完整性或产生不必要的处理负担。

解决方案

1. 过滤删除事件

• 步骤1：在配置Flink CDC MySQL源时，利用Debezium提供的filter功能，过滤掉DELETE类型的事件。这样，即使MySQL中执行了删除操作，Flink作业也不会消费这些删除事件，从而避免影响实时数仓。

  示例代码片段：

  properties.setProperty("debezium.source.filter.drops.deletes", "true");
  

2. 使用中间层解耦

• 步骤2：考虑在MySQL与Flink之间引入Kafka作为中间消息队列。所有MySQL的变更（包括归档删除）先同步至Kafka，然后Flink作业消费Kafka中的消息。这种方式可以有效解耦，便于后续对消息做进一步筛选或处理，比如在Flink作业中直接忽略或转换归档删除相关的消息。

3. 归档标识处理

• 步骤3：在业务端进行数据归档时，不直接删除数据，而是为数据添加一个归档标识字段，如is_archived。Flink作业在处理数据时，根据此标识决定是否将数据写入实时数仓或进行相应归档逻辑处理。这样既能保留历史数据，又不会因直接删除而干扰实时数仓。

注意事项

• 数据一致性：确保在实施上述方案时，考虑到数据一致性和时效性的影响。
• 资源规划：引入Kafka会增加系统的复杂度和运维成本，需合理规划资源与监控。
• 测试验证：在生产环境应用前，务必在测试环境中充分验证方案的有效性和稳定性。

通过上述方法，您可以有效地应对MySQL归档操作对基于Flink CDC构建的实时数仓带来的影响，保证数据处理流程的稳定性和数据的准确性。