flinkcdc同步的时候，怎么过滤delete操作呢？

在 Flink CDC 中，可以使用 Flink 提供的过滤器（Filter）来过滤掉不需要的数据操作，例如删除（Delete）操作。具体而言，可以使用 filter() 方法来过滤数据，并在其中判断数据操作类型是否为删除操作。
以下是一个示例代码：
java
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import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class FilterDeleteOperation {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

    // 创建 Flink CDC 连接器
    MySQLSource<Tuple2<String, Integer>> mysqlSource = MySQLSource.<Tuple2<String, Integer>>builder()
            .hostname("localhost")
            .port(3306)
            .databaseList("test")
            .tableList("test_table")
            .username("root")
            .password("password")
            .deserializer(new Tuple2Deserializer())
            .build();

    // 读取 MySQL 表中的数据
    DataStream<Tuple2<String, Integer>> mysqlDataStream = env.addSource(mysqlSource);

    // 过滤删除操作的数据
    DataStream<Tuple2<String, Integer>> filteredDataStream = mysqlDataStream.filter(new FilterFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
        @Override
        public boolean filter(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception {
            // 判断数据操作类型是否为删除操作
            return !value.f0.equalsIgnoreCase("d");
        }
    });

    // 输出过滤后的数据
    filteredDataStream.print();

    env.execute();
}

}
在上述示例中，首先创建了一个 Flink CDC 连接器来读取 MySQL 表中的数据，

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