Flink 有遇到这个问题吗 ，是什么原因啊 ？

Insert-only 类型的流表转化，默认会传播时间和水位线：时间属性字段名用rowtime ，此时间属性是event_time还是processing_time和table定义有关，不支持update。

——参考链接。

Flink处理的事件流包含了变更数据捕获（CDC）中的更新事件，但处理逻辑或转换器只支持插入操作（insert-only），不支持UPDATE或者DELETE事件。

当Flink作业抛出“org.apache.flink.util.FlinkRuntimeException: Error during input conversion. Conversion expects insert-only records but DataStream API record contains: UPDATE_AFTER”异常时，这通常表示您正在尝试将包含更新操作类型的数据转换为Table API或SQL处理所期望的插入型记录，而Table API默认情况下仅支持insert-only（插入型）流。

在Flink的动态表概念中，流式表数据只能通过插入新行来更新。如果您的数据源是 changelog stream（变更日志流），即包含了INSERT、UPDATE_BEFORE、UPDATE_AFTER等操作类型的消息，直接转换成Table时就会出现问题，因为Table API默认不知道如何处理UPDATE或DELETE类型的事件。

若要处理包含更新和删除操作的changelog数据流，您需要在定义表源时明确指定其行为为可处理更新和删除事件，例如在创建表源时使用withRowType(...)以及toChangelogStream(...)等方法来正确解析和转换变更消息。具体解决方案取决于您的数据源和表结构，可能需要以下步骤之一或多个：

1. 如果是从Kafka或其他支持变更日志格式的数据源读取数据，请确保在创建表源时配置正确的格式解释器或debezium等工具，它们可以自动识别并处理变更日志。

2. 如果您是在DataStream API中生成的变更日志，并想将其转换为Table API处理，请确保先将其转换为符合Table API变更日志格式的DataStream。

3. 在某些情况下，您可能需要编写自定义的转换逻辑，以适应Table API对变更日志记录的处理要求。例如，对于UPDATE_AFTER事件，提取更新后的完整行作为新的插入事件。
   

你好！从给出的日志来看，问题是出现在Flink Table API 的InputConversionOperator 中，其中有一个名为UPDATE_AFTER的字段。这个错误意味着输入转换操作预期只能包含INSERT操作，但实际上却包含了UPDATE_AFTER操作。

这种情况的原因可能有很多，以下是可能出现的一些常见场景及对应的解决思路：

• 输入格式错误：确保你的输入数据符合正确的格式要求。一般来说，Flink Table API 对于每个字段都有一定的规范要求，如字段命名、数据类型等等。请仔细检查你的输入数据是否遵循了这些规范。

• 代码逻辑错误：检查你的代码逻辑，特别是在处理更新操作的地方。有时候，即使你是有意为之，但在某些情况下，你可能无意间引入了更新操作。请确保你的代码逻辑清晰明了，尽量减少意外发生的可能性。

• 版本冲突：如果你最近升级了Flink 或者其他的依赖包，请注意检查是否存在版本冲突。有时候，旧版的代码可能不再适用于新版的库，这就需要你手动进行一些调整。

• 使用错误的API：确保你正在使用正确的API。Flink Table API 和DataStream API 可能有不同的用途和适用范围。如果你不确定哪个API适合你的需求，最好先阅读相关的文档资料，以便理解每一种API的特点和应用场景。

• 缺失依赖项：检查你的项目是否遗漏了必需的依赖项。有时候，当你导入一个新的模块或者更改现有的结构时，可能会忘记添加一些必要的依赖关系。

• Bug/缺陷：如果以上步骤都不能解决问题，那么可能是Flink自身的一个Bug或者是缺陷。这时候最好的做法就是提交一个Issue报告，附带详细的重现步骤和错误堆栈跟踪，让开发者有机会定位和修复问题。

问题出在 Flink 的数据转换上。具体来说，Flink 期望接收插入操作的数据，但是接收到的数据包含 UPDATE_AFTER 操作。这可能导致 Flink 在处理数据时出现问题。
要解决这个问题，您需要检查您的数据源，确保它提供的是符合 Flink 插入操作要求的数据。这可能涉及到修改数据源，或者对数据进行预处理，将其转换为符合 Flink 要求的格式。
此外，您还可以考虑将 UPDATE_AFTER 操作与其他操作（如批处理）结合，以便在 Flink 中正确处理此类操作。