请问大佬们，flink写入Oracle，遇到相同主键的咋整？或者有啥参数可以覆盖掉相同主键的数据嘞？

在Flink作业中写入Oracle数据库时，处理相同主键的情况通常依赖于所使用的连接器配置与目标表的特性。虽然您提到的是Oracle数据库，但可以借鉴Hologres连接器的参数配置思路来理解如何处理这类问题。

如果使用支持主键更新或去重特性的数据库连接器，理论上可以通过调整连接器的写入模式来实现覆盖或忽略重复主键数据的目的。参考Hologres连接器的配置，有以下几点启示：

1. 合并引擎（Merge Engine）: 类似地，如果数据库连接器提供了类似Paimon主键表中的“merge-engine”配置，您可以选择合适的合并策略来处理重复主键。例如，设置'merge-engine' = 'deduplicate'可以在遇到相同主键时仅保留最新一条记录，自动覆盖旧数据。

2. 批量写入配置: 在某些场景下，通过特定的批量写入模式（如Hologres的jdbc_fixed模式或bulkload模式）可能会影响主键冲突的处理方式。尽管这些直接配置不适用于Oracle，但它们提示我们检查是否有类似的批量处理选项，以优化写入性能和冲突处理逻辑。

针对Oracle数据库，具体操作上可能需要：

• 检查连接器文档: 查找Flink连接Oracle数据库的JDBC连接器文档，了解是否有类似于上述的参数配置，比如是否支持主键冲突时的更新策略。

• 利用数据库特性: Oracle本身支持主键约束，并且在执行INSERT时，如果违反主键唯一性，根据数据库设置可能会抛出错误或静默忽略。确保您的Flink作业能够妥善处理这些数据库层面的响应，比如捕获并忽略特定异常。

• 自定义处理逻辑: 如果标准配置不满足需求，考虑在Flink作业中加入自定义处理逻辑，比如使用ProcessFunction或Table API的UDF，在写入前对数据流进行去重或聚合，确保主键唯一。

综上所述，虽然直接适用的参数配置可能因数据库类型而异，但关键在于查找并配置相应的连接器参数，或者在Flink作业中实施适当的预处理逻辑，以适应Oracle数据库的主键约束要求。