spark写Flink CDC创建的iceberg table 报错吗？

报错信息提示无法将可空值写入非空列 'uid'。这个错误通常是由于数据中存在 null 值导致的，而目标表的 'uid' 列被定义为非空（non-null）。

有几种可能的解决方法：

检查 Flink CDC 同步的数据源：确保 Flink CDC 同步的数据源中不包含 null 值。可以通过查询源表或使用数据清洗方法来过滤或处理 null 值，以确保目标表中不会出现 null 值。

调整目标表的定义：如果您确定目标表中的 'uid' 列需要容纳 null 值，可以修改表定义，将 'uid' 列的属性更改为可为空（nullable）。这样，Spark 就可以将 null 值写入该列。

例如，在创建 Iceberg 表时，可以使用以下语句将 'uid' 列定义为可为空：

```import org.apache.iceberg.Column;
import org.apache.iceberg.Table;
import org.apache.iceberg.Schema;
import org.apache.iceberg.catalog.Catalog;
import org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog;

Catalog catalog = new SparkCatalog(sparkSession.sparkContext().getConf());
Table table = catalog.createTable(
new Schema(
Column.of("uid", Types.LongType).nullable(),
// 其他列定义
),
...
);

请根据实际表定义和需求进行相应的修改。

在 Spark 写入数据之前进行数据转换：如果您无法更改表定义，但又需要写入包含 null 值的数据，可以在 Spark 写入数据之前对数据进行转换，将 null 值替换为非空的默认值或特定的占位符。然后，再将转换后的数据写入目标表。

例如，可以使用 Spark 的 na().fill() 方法将 null 值替换为默认值：

```val transformedDF = originalDF.na.fill(Map("uid" -> defaultValue))
transformedDF.write.format("iceberg").mode("append").save("path/to/table")

以上是一些常见的解决方法，根据您的具体情况选择合适的方法进行处理。如果问题仍然存在，建议提供更多的代码和数据示例，以便更详细地分析和定位问题。