flink的删除相关问题麻烦看一下？

在Flink中实现源表数据删除后同步删除结果表中的数据，可以采用以下方法：

1. 使用 DELETE 语句：在Flink SQL中，可以直接使用 DELETE 语句来从结果表中删除对应的数据。例如，如果源表有一个字段data_deleted用来标识数据是否已被删除（值为'1'表示已删除），那么可以使用如下的SQL语句来删除结果表中的相关数据：

DELETE FROM holo_table WHERE id IN (SELECT id FROM mysql_table WHERE data_deleted = '1');

1. 使用 CREATE OR REPLACE TABLE AS SELECT 语句：这种方法会先删除结果表中的所有数据，然后再插入新的数据。这意味着它会创建一个新的结果表，并将筛选后的数据重新插入到这个新表中。例如：

CREATE OR REPLACE TABLE holo_table AS SELECT * FROM mysql_table WHERE data_deleted <> '1';

1. 利用Hologres连接器的特性：如果您使用的是Hologres作为数据仓库，可以利用其与Flink的集成特性来实现数据的实时更新和删除。确保您的Flink计算引擎版本支持Hologres连接器，并且已经创建了Hologres表。

请注意，以上方法需要根据您的具体数据模型和业务逻辑进行调整。在实施任何删除操作之前，建议先在测试环境中验证以确保正确性和数据安全。同时，考虑到数据删除是一个不可逆的操作，务必确保有完整的备份和恢复计划。

要实现Flink在处理数据时同步删除Holo中的数据，可以考虑以下几种方法：

1. 使用Flink CDC：如果使用的是Flink CDC来捕获MySQL的数据变化，确保CDC作业正常消费了删除事件。如果原始表中的数据被删除，但结果表中的数据没有被删除，可能是因为CDC作业没有正确处理删除事件。
2. 使用DELETE语句：在Flink SQL中，可以直接使用DELETE语句来从结果表中删除相应的数据。这样可以根据源表的删除操作来同步更新结果表。
3. 设置Debezium参数：如果使用的是Debezium作为CDC连接器，可以通过设置'debezium.skipped.operations'参数来过滤不需要的操作类型。例如，设置'debezium.skipped.operations'='c,u,t'可以跳过创建、更新和临时操作，只关注删除操作。
4. RowKind类型判断：在使用Binlog作为数据源时，Flink会根据hg_binlog_event_type为每行数据设置准确的Flink RowKind类型。可以通过检查RowKind来确定是否为删除事件（DELETE），然后执行相应的删除操作。
5. 自定义逻辑：如果上述方法不适用，可以在Flink作业中添加自定义逻辑来处理删除操作。例如，可以在数据处理过程中检查源表的删除标记，然后在Holo中执行相应的物理删除。
6. 外部协调：如果Flink作业无法直接处理删除操作，可以考虑使用外部系统或工具来协调MySQL和Holo之间的数据同步和删除。

总的来说，在进行这些操作时，请确保充分测试并评估对生产环境的影响，以避免数据不一致或其他意外情况的发生。同时，建议备份相关数据，以防在处理过程中出现不可预见的问题。