有知道在使用flink cdc实现数据同步，如何实现如果服务停止了对数据源表的某个数据进行删除操作？

在使用Flink CDC实现数据同步时，如果源表的数据被删除，CDC会将该行数据从同步任务中过滤掉，并将其标记为已删除。当CDC将数据写入目标表时，目标表也会自动忽略这些已删除的数据。为了确保目标表能够正确同步源表的删除操作，需要确保以下几点：

1. 在源表和目标表中都定义主键。这是因为Flink CDC的离线同步功能支持删除操作，但这是依赖于主键的。
2. 检查Flink CDC作业是否正常消费了删除事件。有时，由于网络问题或其他错误，Flink CDC可能没有正确消费对应的删除事件。
3. 如果源表的数据被删除，但结果表未被删除，可以考虑使用Flink SQL中的DELETE语句来从结果表中删除数据。例如：DELETE FROM result_table WHERE id IN (SELECT id FROM source_table WHERE data_deleted = '1')。

总之，正确的配置和监控是确保Flink CDC同步删除操作的关键。

服务停止时删除，需要利用 CDC 追踪删除操作并相应地更新你的 Flink 程序。
处理 DELETE 事件时要小心，因为删除操作是不可逆的。确保你的逻辑是正确的，并在生产环境中进行充分的测试。

应该可以 delete又不是没binlog，除非truncate ，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”

在使用 Flink CDC（Change Data Capture）实现数据同步时，如果服务停止，对数据源表的某个数据进行删除操作，可以通过以下步骤实现：

1、配置 Flink CDC 连接器：首先，你需要配置 Flink CDC 连接器以连接到你的数据源。这通常涉及到提供连接器的配置参数，例如主机名、端口号、数据库名称等。
2、创建 Flink 作业：接下来，你需要创建一个 Flink 作业来处理数据同步。你可以使用 Flink 的 DataStream API 或 Table API 来编写作业。
3、读取数据源表的数据：在 Flink 作业中，你需要读取数据源表的数据。你可以使用 Flink 的 Table API 或 DataStream API 来执行这个操作。
4、处理数据：一旦你读取了数据源表的数据，你可以对其进行处理。如果你需要删除某个数据，你可以在作业中编写相应的逻辑来执行删除操作。
5、写入目标表：在处理完数据后，你需要将结果写入目标表。你可以使用 Flink 的 Table API 或 DataStream API 来执行这个操作。
6、提交作业：最后，你需要提交你的 Flink 作业以开始数据同步过程。你可以使用 Flink 的命令行界面或 REST API 来提交作业。
需要注意的是，具体的实现方式可能会因数据源和目标系统的不同而有所差异。此外，你还需要确保在服务停止时能够正确地停止 Flink 作业，以避免对数据源表造成不必要的操作。

在使用 Flink CDC 实现数据同步时，要确保在服务停止后再重启后能正确处理源表的删除操作，以下是一些步骤和考虑因素：

1. 配置 Flink CDC 以捕获删除事件：
   确保你的 Flink CDC 配置正确无误，能够捕获并处理源数据库的删除事件。对于一些数据库（如 MySQL），你需要配置Debezium等工具来读取 binlog，并确保它没有过滤掉删除操作。

2. 状态存储与检查点：
   使用 Flink 的检查点机制可以保存作业的状态，包括已经处理过的数据位置。当服务重启后，Flink 会从最近的检查点恢复，重新处理从那个点开始的所有变更事件，包括删除操作。

3. 处理乱序事件：
   在实际场景中，可能会遇到乱序的事件（例如，先删除后插入的同一行记录）。为了正确处理这种情况，你可以在 Flink 作业中实现一个时间窗口或者基于唯一键的窗口，来处理这些乱序事件。

4. 监控和调试：
   监控 Flink 作业的运行状态和日志，确保删除事件被正确消费且目标表的数据同步正常。如果发现有问题，可以通过调整 Flink CDC 的相关参数或者排查源数据库的 binlog 设置。

5. 重启后的处理：
   当服务停止并重启后，Flink 作业会从最新的检查点恢复。只要源数据库的 binlog 包含了在服务停止期间发生的删除操作，并且这些事件未超过 Flink 作业的事件时间窗口，那么在作业重启后，这些删除事件会被处理，并在目标表中同步删除相应数据。

6. 处理未同步的删除事件：
   如果在服务停止期间有删除事件未能及时同步到目标表，你可能需要手动或通过脚本比较源表和目标表的数据差异，找出未删除的记录并在目标表中执行删除操作。

总的来说，确保 Flink CDC 作业的正确配置和状态管理是关键，这样在服务停止并重启后，能够继续处理源表的删除事件并同步到目标表。同时，对于可能出现的异常情况，需要有相应的监控和处理机制。

Flink CDC（Change Data Capture）可以捕获源数据库的变更事件，包括插入、更新和删除操作。当Flink CDC连接到源数据库时，它会监听源数据库的binlog（二进制日志），当源数据库发生变更时，Flink CDC会将这些变更事件发送到Flink Streaming中。

对于你的问题，如果服务停止时源表发生了删除操作，那么这些删除操作对应的变更事件将会被保存在Flink CDC的变更日志中。当服务重启时，Flink CDC会从变更日志中读取这些未处理的变更事件，并将它们发送到Flink Streaming中。因此，如果你的Flink Streaming作业配置了正确的逻辑来处理这些删除事件（例如，使用Table API或DataStream API中的remove()函数），那么它应该能够正确地处理这些删除操作。

具体来说，你可以使用Flink CDC提供的SourceFunction来读取源数据库的变更事件，然后使用DataStream API中的remove()函数来处理这些删除事件。例如：

FlinkSourceConnectorCdc.SourceFunction sourceFunction = ...; // 创建CDC的SourceFunction
DataStream<RowData> changeEvents = ...; // 从sourceFunction获取变更事件
DataStream<RowData> deletedEvents = changeEvents
    .filter(new FilterFunction<RowData>() {
        @Override
        public boolean filter(RowData row) throws Exception {
            return row.getRowKind() == RowKind.DELETE;
        }
    });
deletedEvents.addSink(new SinkFunction() {
    @Override
    public void invoke(Object value) throws Exception {
        // 处理删除事件
    }
});

在这个例子中，我们首先创建了一个FlinkSourceConnectorCdc的SourceFunction来读取源数据库的变更事件，然后我们过滤出删除事件，并将它们添加到一个sink中进行处理。