您好，
Iceberg 为 Flink 实现的 connector 同时支持 DataStream API 和 Table API[1]。其 DataStream
API 提供 Append（默认行为）、Overwrite、Upsert 三种可选的模式，您可以使用下面的 Java 代码片段实现：
首先创建对应数据行 Schema 格式的反序列化器，例如，可以使用 RowDataDebeziumDeserializeSchema 的生成器来快速构造一个：
private RowDataDebeziumDeserializeSchema getDeserializer(
DataType dataType) {
LogicalType logicalType = TypeConversions.fromDataToLogicalType(dataType);
InternalTypeInfo typeInfo = InternalTypeInfo.of(logicalType);
return RowDataDebeziumDeserializeSchema.newBuilder()
.setPhysicalRowType((RowType) dataType.getLogicalType())
.setResultTypeInfo(typeInfo)
.build();
}
然后，您可以使用该反序列化器创建 MySQL 数据源：
MySqlSource mySqlSource =
MySqlSource.builder()
// 其他参数配置略
.deserializer(getDeserializer({{ ROW_DATA_TYPE_HERE }}))
.build();
并创建一个 Iceberg 数据源：
Configuration hadoopConf = new Configuration();
TableLoader tableLoader =
TableLoader.fromHadoopTable("hdfs://nn:8020/warehouse/path", hadoopConf);
FlinkSink.forRowData(mysqlSource)
.tableLoader(tableLoader)
// 此处可以追加 .overwrite(true) 或 .upsert(true)
// 来配置 Overwrite 或 Upsert 行为
.append();
P.S. 在接下来的 Flink CDC 版本中，预计会为 3.0 版本新增的 Pipeline 作业[2]提供写入 Iceberg
的能力，使用起来更方便快捷。如果能够满足您的需求，也请多多尝试。
祝好！
Regards,
yux
[1] https://iceberg.apache.org/docs/1.5.2/flink-writes/#writing-with-datastream
[2]
https://nightlies.apache.org/flink/flink-cdc-docs-master/docs/get-started/introduction/
发件人: zapjone
日期: 星期二, 2024年6月4日 18:34
收件人: user-zh@flink.apache.org
主题: Flink Datastream实现删除操作
各位大佬好：
想请教下，在使用mysql-cdc到iceberg，通过sql方式可以实现自动更新和删除功能。但在使用datastream
api进行处理后，注册成临时表，怎么实现类似于sql方式的自动更新和删除呢？
