在使用Flink CDC时，遇到以下报错，是否意味着在Flink SQL中使用CDC只能原样读取呢？

问题分析

根据您提供的报错信息：

[ERROR] Could not execute SQL statement. Reason: java.lang.IllegalStateException: please declare primary key for sink table when query contains update/delete record.

该错误表明，Flink SQL在处理CDC数据时，检测到查询中包含UPDATE或DELETE记录，但目标表（sink表）未声明主键。这导致Flink无法正确处理这些变更记录。

结合知识库中的内容，可以明确以下几点： 1. CDC数据的特性：CDC数据通常包含INSERT、UPDATE和DELETE三种操作类型，属于更新流（Changelog）。 2. Sink表的要求：如果目标表需要接收UPDATE或DELETE记录，则必须声明主键，以便Flink能够正确地识别和处理这些变更记录。 3. 限制与解决方案：如果目标表不支持主键（例如某些存储系统），则需要使用支持更新流的Sink（如Upsert Kafka）。

解决方案

1. 为目标表声明主键

如果目标表支持主键（例如MySQL、Hologres等），可以在DDL中显式声明主键。以下是修改后的SQL示例：

CREATE TABLE dc_ods_air_daily_city_air_data_airmaster_log (
    id BIGINT PRIMARY KEY NOT ENFORCED, -- 声明主键
    column1 STRING,
    column2 INT,
    ...
) WITH (
    'connector' = '...', -- 根据实际存储系统选择连接器
    'format' = '...'
);

INSERT INTO dc_ods_air_daily_city_air_data_airmaster_log
SELECT * FROM dc_ods_air_daily_city_air_data_airmaster;

注意：PRIMARY KEY NOT ENFORCED表示主键约束由用户保证，Flink不会强制校验。

2. 使用支持更新流的Sink

如果目标表不支持主键（例如Kafka），可以使用支持更新流的Sink（如Upsert Kafka）。以下是示例：

CREATE TABLE dc_ods_air_daily_city_air_data_airmaster_log (
    id BIGINT, -- 不需要声明主键
    column1 STRING,
    column2 INT,
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED -- 声明逻辑主键
) WITH (
    'connector' = 'upsert-kafka',
    'topic' = 'your_topic',
    'properties.bootstrap.servers' = 'your_kafka_broker',
    'key.format' = 'json',
    'value.format' = 'json'
);

INSERT INTO dc_ods_air_daily_city_air_data_airmaster_log
SELECT * FROM dc_ods_air_daily_city_air_data_airmaster;

说明：Upsert Kafka会根据主键自动处理INSERT、UPDATE和DELETE记录。

3. 转换为Append-only流

如果目标表不支持更新流，且无法使用Upsert Kafka等支持更新流的Sink，可以通过聚合或其他方式将更新流转换为追加流（Append-only）。例如：

INSERT INTO dc_ods_air_daily_city_air_data_airmaster_log
SELECT id, column1, column2
FROM (
    SELECT *,
           ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY id ORDER BY event_time DESC) AS row_num
    FROM dc_ods_air_daily_city_air_data_airmaster
) WHERE row_num = 1;

注意：此方法仅适用于特定场景，可能会丢失部分更新信息。

结论

Flink SQL中使用CDC并不限于原样读取和写入数据，而是可以根据需求对数据进行处理后再写入。然而，处理CDC数据时需要注意以下关键点： 1. 目标表是否支持主键：如果目标表需要接收UPDATE或DELETE记录，则必须声明主键。 2. Sink的选择：对于不支持主键的目标表，建议使用支持更新流的Sink（如Upsert Kafka）。 3. 数据流的转换：如果目标表仅支持追加流，可以通过聚合等方式将更新流转换为追加流。

通过上述方法，您可以灵活处理CDC数据并满足不同的业务需求。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。