Flink CDC表结构变更不能获取吧，设置也没用，如果变更新增或减少字段是会报错的？

Flink CDC在处理表结构变更时确实存在一定的限制，但并非完全无法获取或同步表结构变更。根据知识库中的信息，Flink CDC支持部分表结构变更的同步，但具体支持的变更类型和处理方式需要结合配置项以及下游系统的兼容性来决定。

1. Flink CDC对表结构变更的支持情况

Flink CDC能够捕获并同步部分表结构变更（Schema Evolution），但其支持范围取决于以下因素： - 新增可空列：这是被支持的，新增的列会自动同步到下游表中。 - 删除列：删除列的操作通常不被支持，可能会导致作业报错。 - 列类型变更：直接更改列类型通常不被支持，尤其是当目标系统（如Hologres）本身不支持列类型变更时。 - 重命名列：被视为添加新列和删除旧列的操作，原列数据会被填充为NULL。 - 新增非空列：虽然直接添加非空列不被支持，但实际执行时会在目标表中添加一个可以为空的新列。 - 主键或索引变更：这些操作通常不被支持，可能导致同步失败。

如果变更新增或减少字段导致报错，可能是因为下游系统无法处理这种变更，或者未正确配置相关的同步策略。

2. 如何避免表结构变更导致的报错

为了避免因表结构变更导致的同步失败，您可以采取以下措施：

（1）检查下游系统的兼容性

确保下游系统（如Hologres、MaxCompute等）支持相应的表结构变更操作。例如，Hologres不支持直接更改列类型，因此需要通过额外配置（如sink.type-normalize-strategy）间接实现。

（2）设置合适的Schema变更策略

Flink CDC提供了多种Schema变更处理策略，可以通过schema.change.behavior参数进行配置： - IGNORE：忽略所有表结构变更。 - LENIENT：尝试处理表结构变更，但可能会丢失部分数据。 - EVOLVE：支持表结构变更，但要求下游系统兼容。 - EXCEPTION：遇到表结构变更时抛出异常。

建议根据业务需求选择合适的策略。例如，如果希望尽量避免报错，可以选择LENIENT模式。

（3）手动干预与重启作业

如果表结构变更导致作业报错，您需要手动干预并重新启动作业： 1. 停止当前作业。 2. 删除下游表，并清理相关状态。 3. 无状态地重新启动作业，确保新的表结构能够正确同步。

3. 特殊情况下的解决方案

（1）CTAS/CDAS同步期间发生不支持的表结构变更

如果在CTAS/CDAS同步期间发生了不支持的表结构变更（如删除列或更改列类型），会导致作业报错。此时需要： - 停止作业。 - 删除下游表。 - 重新无状态启动同步作业。

（2）MySQL CDC全量阶段发生表结构变更

在MySQL CDC全量阶段发生表结构变更可能会导致作业报错或无法同步变更。此时需要： - 停止作业。 - 删除下游表。 - 无状态地重新启动作业。

4. 重要提醒

• 避免不兼容的表结构变更：在同步过程中，尽量避免对源表进行不兼容的表结构变更（如删除列或更改列类型），否则可能导致作业失败。
• 权限问题：确保数据库用户具有足够的权限，否则可能导致Debezium无法解析表结构变更。
• Binlog保留时间：对于RDS MySQL，建议不要通过备库或只读从库读取数据，因为Binlog保留时间较短可能导致作业无法消费数据。

总结

Flink CDC并非完全无法获取表结构变更，但其支持范围有限，且需要结合下游系统的兼容性和配置策略。如果变更新增或减少字段导致报错，建议检查下游系统的兼容性、调整Schema变更策略，并在必要时手动干预作业重启。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。