Flink如果sink表建表字段过短，有数据不能插入，有啥策略配置能丢弃这些不合格的数据吗？

当使用Flink将数据写入sink表（比如Hudi、Kafka或其他存储系统）时，如果sink表的字段长度过短，确实会导致插入数据失败的问题。解决这个问题的一种方法是丢弃那些超出长度限制的数据，但这通常不是通过简单地设置配置选项来实现的。

ExecutionConfigOptions.TABLE_EXEC_SINK_TYPE_LENGTH_ENFORCER 配置项主要用于在生成序列化数据时，对字段类型长度进行校验。其选项包括 STRICT（严格模式，默认），WARN（警告模式），和 IGNORE（忽略模式）。但是，IGNORE 模式通常只是忽略类型长度校验的警告，而不是丢弃那些超出长度限制的数据。

要丢弃那些不合格的数据，你需要在数据写入sink之前进行过滤。这通常可以通过在Flink SQL查询中添加一个WHERE子句来实现，或者在Flink DataStream API中使用map或filter操作来手动检查并丢弃数据。

以下是一些可能的解决方案：

使用Flink SQL的WHERE子句

你可以在插入数据的SQL查询中，添加条件来排除那些可能超出字段长度的行：

INSERT INTO sink_table
SELECT *
FROM source_table
WHERE LENGTH(column_name) <= MAX_LENGTH_FOR_COLUMN;

这里，column_name 是你担心长度问题的字段，MAX_LENGTH_FOR_COLUMN 是该字段在sink表中的最大允许长度。

使用Flink DataStream API的map或filter操作

如果你使用的是DataStream API而不是Table API或SQL，你可以在转换数据流时添加自定义逻辑来检查并丢弃数据：

DataStream<MyData> transformedStream = inputStream
    .map(data -> {
        if (data.getField().length() > MAX_LENGTH) {
            // 如果字段长度超过限制，则返回null或进行其他处理
            return null;
        } else {
            // 否则返回原数据
            return data;
        }
    })
    .filter(data -> data != null); // 过滤掉null值

// 然后将transformedStream写入sink

在这个例子中，MyData 是你的数据类，getField() 是获取可能超出长度的字段的方法，MAX_LENGTH 是字段的最大允许长度。

自定义序列化器

在某些情况下，你也可以通过自定义序列化器来处理长度问题。自定义序列化器可以在序列化过程中检查数据长度，并决定是否丢弃数据。但这种方法通常比较复杂，需要深入了解Flink的序列化机制。

注意事项

• 丢弃数据可能会导致数据丢失，因此在进行此操作之前，请确保你了解这样做的后果，并已经采取了适当的措施来处理数据丢失问题。
• 在生产环境中，最好记录被丢弃的数据，以便后续分析和审计。
• 如果可能的话，最好在设计sink表时就考虑到字段长度的限制，以避免在运行时出现此类问题。

Flink针对Sink表字段长度限制的问题，默认情况下确实会对超出长度的数据进行检查并抛出异常。ExecutionConfigOptions.TABLE_EXEC_SINK_TYPE_LENGTH_ENFORCER配置项在某些版本中可能并未提供忽略长度限制的功能。一种替代方案是在预处理阶段对数据进行截断或过滤，或者自定义SinkFunction来处理这种情况。

在Apache Flink中，当你遇到sink表字段长度不足以容纳插入数据时，确实可以通过配置来决定如何处理这种违规情况。不过，ExecutionConfigOptions.TABLE_EXEC_SINK_TYPE_LENGTH_ENFORCER 配置选项并不是用来解决字段长度不足问题的。该选项主要用于控制Flink SQL中字符串类型的长度限制检查策略。

处理字段长度不足导致的数据插入失败问题，通常需要在数据清洗阶段进行处理，或者在sink阶段配置错误容忍策略。Flink本身并没有直接提供一种配置来自动丢弃长度过长的数据，但你可以通过以下几种方式来解决：

1. 数据清洗阶段处理：
   在数据流经过Flink处理的过程中，提前通过Filter或MapFunction对数据进行清洗，确保写入sink前数据长度满足目标表字段的要求。

2. 自定义Sink Function：
   如果使用的是DataStream API，可以自定义Sink Function，在写入数据之前对字段进行截断或其他处理，确保数据长度合规。如果截断后丢失的数据是可以接受的，这种方法可行。

3. 异常处理与重试：
   虽然不能直接配置丢弃数据，但可以通过配置Flink作业的容错策略来处理异常。例如，可以通过设置maxRetries和retryStrategy来控制任务在遇到写入异常时的行为。当遇到插入失败时，可以选择重试或跳过记录，但需要注意的是，这种策略并不能区分是因为长度问题还是其他原因导致的插入失败。

4. 扩展Sink Connector：
   如果使用的是Flink的connector，可以考虑扩展或修改现有sink connector，使其在遇到字段长度过长时采取丢弃或截断的策略，但这通常需要修改sink connector的源代码。

综上所述，Flink本身并没有提供直接丢弃长度过长数据的配置项，需要在应用程序层面对数据进行预处理或定制sink组件以处理此类问题。在实际应用中，应当优先确保上游数据质量和目标表结构的合理性，避免出现字段长度不匹配的问题。