flink cdc可以sink 到hive嘛报错不支持update呢？

在 Flink 中使用 CDC (Change Data Capture) 连接器从数据库（如 MySQL）捕获变更数据后，通常希望将这些变更数据同步到另一个存储系统，如 Hive。然而，Hive 本身并不直接支持事务和增量更新，它主要是为批处理设计的。因此，直接将 Flink CDC 的 UPDATE 操作同步到 Hive 可能会遇到问题。

不过，有几种方法可以间接实现这一目标：

使用 Flink Table API 或 SQL 进行转换：
你可以捕获 UPDATE 操作，并在 Flink 中将其转换为 INSERT/DELETE 操作，或者计算变更后的完整记录，然后将这些记录以 INSERT 的形式写入 Hive。这要求你有一个唯一键来标识每条记录。
使用 Flink CDC 的 metadata 字段：
在 Flink CDC 连接器中，你可以通过 metadata 字段（如 op）来识别 UPDATE 操作。然后，你可以根据这个信息来决定如何处理 UPDATE。
使用 Hive 的 ACID 事务：
如果你的 Hive 版本支持 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务，并且你配置了相应的表为事务表，那么 Hive 可以支持 UPDATE 和 DELETE 操作。但是，这通常会增加复杂性和性能开销。
使用外部系统处理 UPDATE：
你可以将 UPDATE 操作写入一个中间系统（如 Kafka），然后使用一个外部进程或另一个 Flink 作业来读取这些 UPDATE，并应用它们到 Hive。
下面是一个简化的 Flink 作业的伪代码示例，它展示了如何捕获 MySQL 中的变更，并仅将 INSERT 和 DELETE 操作同步到 Hive（忽略 UPDATE）：
请注意，上述代码只是一个框架示例，并且 METADATA.op 字段的实际使用方式可能因你使用的 Flink CDC 连接器版本而异。此外，Hive Sink 的定义和配置也没有在示例中给出，因为这部分取决于你的 Hive 版本和配置。

如果你确实需要处理 UPDATE 操作，并希望将它们同步到 Hive，你可能需要考虑使用上面提到的外部系统或 Hive ACID 事务（如果可用且适合你的用例）。