各位老哥 Flink CDC中你们同步入湖的时候 遇到delete 的数据怎么搞的呢？我这边是导入

在使用Flink CDC进行数据同步入湖时，处理DELETE类型的数据是一个常见的需求。根据您描述的场景（数据通过Kafka作为中间层，下游需要处理DELETE数据），以下是详细的解决方案和配置建议：

1. 明确问题背景

• 您提到数据通过Kafka作为中间层，下游需要处理DELETE类型的数据。
• Kafka本身是一个只支持追加写的消息队列系统，无法直接处理更新或删除操作。
• 因此，DELETE类型的数据需要通过特殊的方式编码到Kafka中，并在下游消费时正确解析。

2. 解决方案：Upsert Kafka 的使用

为了支持DELETE类型的数据，推荐使用Upsert Kafka连接器。Upsert Kafka 是一种特殊的 Kafka 连接器，能够以 Upsert 方式处理变更数据流（Changelog Stream）。具体实现方式如下：

（1）上游写入 Kafka

• 在 Flink 中，DELETE 类型的数据会被编码为一条主键存在但值为空的消息（即 value = null）。
• Upsert Kafka 连接器会将以下类型的数据写入 Kafka：
  • INSERT/UPDATE：正常写入数据。
  • DELETE：写入一条主键存在但值为空的消息，表示该主键对应的数据被删除。

（2）下游消费 Kafka

• 下游消费者需要能够识别 Upsert Kafka 的语义：
  • 如果消息的 value 不为空，则表示插入或更新操作。
  • 如果消息的 value 为空，则表示删除操作。
• 通过这种方式，下游可以正确处理 DELETE 数据。

3. 关键参数配置

为了确保 DELETE 数据能够正确处理，以下是一些关键参数的配置说明：

（1）Sink 配置

在 Flink SQL 中，使用 Upsert Kafka 作为结果表时，可以通过以下参数控制行为： - sink.delivery-guarantee： - 默认值：at-least-once - 可选值：none、at-least-once、exactly-once - 建议设置为 exactly-once，以保证数据不会丢失或重复。 - sink.enable-delete： - 默认值：true - 如果设置为 true，则允许同步 DELETE 事件；如果设置为 false，则忽略 DELETE 事件。

（2）Source 配置

在下游消费 Kafka 数据时，需要确保 Source 能够正确解析 Upsert Kafka 的语义： - changelog-mode： - 默认值：all - 支持的取值： - ALL：支持所有类型（INSERT、DELETE、UPDATE_BEFORE、UPDATE_AFTER）。 - UPSERT：仅支持 Upsert 类型（INSERT、DELETE、UPDATE_AFTER）。 - 建议设置为 ALL，以确保能够处理所有类型的变更数据。

4. 其他注意事项

（1）权限问题

• 如果下游目标端是 MySQL 或其他数据库，确保用户具有 DELETE 权限。否则可能会出现类似以下错误：

  DELETE command denied to user 'userName'@'...' for table 'table_name'
  

  解决方案是检查 SQL 逻辑是否存在 retract 相关操作，并赋予用户 DELETE 权限。

（2）乱序数据处理

• 如果作业中存在乱序数据，可能导致 DELETE 操作未能正确执行。建议合理设置 Watermark，延迟触发窗口计算，以确保乱序数据能够被正确处理。

（3）Schema 变更

• 如果下游目标端不支持 DELETE 操作（例如某些数据湖格式），可以考虑忽略 DELETE 数据。通过设置 sink.delete-strategy 参数为 IGNORE_DELETE，可以忽略 DELETE 消息。

5. 总结与建议

• 推荐方案：使用 Upsert Kafka 连接器，将 DELETE 数据编码为主键存在但值为空的消息，并在下游正确解析。
• 关键配置：
  • 上游：启用 sink.enable-delete 参数。
  • 下游：设置 changelog-mode 为 ALL，并确保目标端支持 DELETE 操作。
• 注意事项：确保用户权限、处理乱序数据，并根据实际需求决定是否忽略 DELETE 操作。

希望以上内容能够帮助您解决 DELETE 数据同步的问题！如果有进一步的疑问，请随时补充说明。