用flink cdc同步rds上的mysql数据到kafka里，请问这是什么情况？

这是因为在MySQL中，更新操作实际上是由两个操作组成的：先删除旧记录，然后再插入新记录。因此，在Flink CDC中，每次更新操作都会被拆分成一个delete事件和一个create事件。
如果你想要在更新时输出update事件，可以使用以下两种方法之一：
方法一：在connector的配置文件中，将"debezium.snapshot.incremental.include-ddl"属性设置为true。这样，在进行全量同步时，会包含DDL语句，而不会生成delete和create事件。然后，在流处理程序中，可以通过检查每个事件的操作类型来区分不同的事件。
方法二：在流处理程序中，可以使用Flink SQL中的窗口函数来合并连续的create和delete事件，从而生成update事件。例如，可以使用如下SQL语句：

SELECT 
    user_id, 
    name, 
    phone_num,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY ts DESC) AS row_num,
    LAG(name) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY ts DESC) AS prev_name,
    LAG(phone_num) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY ts DESC) AS prev_phone_num
FROM 
    MyTable
WHERE 
    operation = 'c' OR operation = 'd'

这里使用了ROW_NUMBER()函数来为每个用户的所有事件分配一个行号，并使用LAG()函数来获取前一个事件的信息。然后，可以在应用程序中比较当前事件和前一个事件的信息，如果发生了更新，则生成一个update事件。

这种情况可能是因为Flink CDC在处理MySQL的update操作时，会将其解析为一个先delete后create的操作序列。因此，在同步到Kafka时，就会生成两个事件：一个delete事件和一个create事件。

如果您需要将update操作输出为单个update事件，可以考虑使用Debezium的value.converter参数来自定义数据转换逻辑。具体来说，您可以编写一个自定义的Converter类，用于将update操作转换为单个update事件。以下是一个示例代码：

public class MySqlUpdateConverter implements DebeziumValueConverter<String, String> {
    @Override
    public String convert(String value) {
        // 在这里实现您的转换逻辑，将update操作转换为单个update事件
        return "UPDATE: " + value;
    }
}

然后，在Flink CDC的配置中，将该Converter类添加到value.converter参数中即可：

```json
{
"name": "mydb",
"databases": [
{
"name": "mydb",
"tables": [
{
"name": "mytable",
"schema": "...（省略）...",
"debezium": {
"sql.include.schema.changes": "true",
"value.converter": "com.example.MySqlUpdateConverter", // 添加自定义Converter类
"connector.class": "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector",
"offset.storage": "org.apache.flink.connector.filesystem.bucketing.BucketingOffsetStorage",
"offset.flush.interval": "60000",
"offset.storage.file.filename": "/path/to/offset/storage/file",
"offset.flush.timeout": "10000",
"offset.retention.checker": "org.apache.flink.connector.mysql.cdc.config.OffsetRetentionChecker",
"offset.retention.duration": "7200000",
"max.queued.messages": "1000",
"max.batch.size": "2048",
"max.allowed.latency": "30000",
"table.whitelist": "mydb.mytable",
"username": "root",
"password": "",
"database.hostname": "localhost",
"database.port": "3306",
"database.server.id": "85794",
"database.server.name": "localhost",
"database.whitelist": "mydb",
"database.history": "io.debezium.relational.history.FileDatabaseHistory",
"database.history.file.filename": "/path/to/dbhistory/file",
"database.history.poll.interval": "60000",
"database.history."

自建的喔，不是一个before一个after嘛，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”