https://paimon.apache.org/docs/1.3/primary-key-table/changelog-producer/ 这几种模式的区别是什么 如何选择如何选择如何生成changelogflink normalize算子flink normalize算子的是否插入是否参数可控目前 260715 没有参数可控用户没法直接强制关闭。这一点在 Flink JIRA FLINK-29625: Optimize changelog normalize for upsert source 里能看到——社区里就有人明确提过希望能有个 option 关掉它说明当前没有这个开关是个待补的能力配合我们前面聊的 FLIP-510、FLINK-37475社区正在做的就是让 Planner 自己更聪明地判断什么时候真的不需要插入而不是给用户一个手动开关。flink normalize算子是否插入 和上游有关吗有关多个source怎么处理的是否normalize算子 和 配置table.exec.sink.upsert-materialize 有关吗无关详解 table.exec.sink.upsert-materialize该配置针对什么流它针对的是所有更新类changelog流写入带主键的 Sink 的场景不局限于upsert-only 流缺-U的那种flink如何识别是否需要插入 SinkUpsertMaterializer 算子sinkUpsertMaterializer处理案例sinkUpsertMaterializer 是添加算子 算子位置在哪里为什么paimon aggregation中要求 table.exec.sink.upsert-materialize 设置为NONEhttps://paimon.apache.org/docs/master/primary-key-table/merge-engine/aggregation/#productupsert materialize operator(SinkUpsertMaterializer) 什么场景会多输出paimon sequence.field
