Flink CDC中kafka有没有忽略删除操作的参数？

在Flink CDC中，Kafka没有直接忽略删除操作的参数。但是，您可以通过以下方法实现类似的效果：

1. 使用Debezium的include.schema.changes配置项，将delete操作设置为false。这样，Debezium就不会捕获表结构更改中的删除操作。请注意，这将影响整个数据库实例，而不仅仅是特定的表或模式。

{
  "name": "my-connector",
  "config": {
    "connector.class": "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector",
    "tasks.max": "1",
    "database.hostname": "localhost",
    "database.port": "3306",
    "database.user": "root",
    "database.password": "password",
    "database.server.id": "184054",
    "database.server.name": "dbserver184054",
    "database.whitelist": "mydb",
    "database.history": "io.debezium.relational.history.FileDatabaseHistory",
    "database.history.file.filename": "/var/lib/mysql/mydb/history.dat",
    "database.history.file.format": "io.debezium.relational.history.FileDatabaseHistorySource",
    "database.history.file.interval": "24h",
    "include.schema.changes": "false"
  }
}

1. 在Flink应用程序中处理删除操作。您可以使用Flink的窗口函数（如TumblingEventTimeWindows）来对数据进行分组和聚合，然后根据需要过滤掉删除操作。例如，您可以检查每条记录的时间戳是否在某个特定时间范围内，如果不在，则将其视为删除操作并忽略。

在 Apache Flink CDC 中，没有专门的参数来忽略 Kafka 中的删除操作。Flink CDC 旨在提供完整的数据变更捕获（CDC）解决方案，包括插入、更新和删除操作。

但是，您可以使用 Flink SQL 的过滤功能来实现类似的效果。例如，在读取源表时添加一个 WHERE 条件，只选择那些您希望处理的行。这将导致不满足条件的删除操作被忽略。这种方法并不直接忽略删除操作，而是通过筛选的方式避免它们对下游产生影响。

以下是一个简单的示例，展示了如何在 Flink SQL 查询中添加一个过滤条件：

CREATE TABLE kafka_source (
    ...
) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'your_topic_name',
    ...
)

CREATE TABLE filtered_table AS
SELECT * FROM kafka_source
WHERE <your_condition>