当使用Flink CDC进行实时数据同步时，如果目标sink表的字段长度过短，导致某些数据无法插入，通常有几种策略来处理这种情况。以下是一些建议的策略和配置方法，以帮助你丢弃这些不合格的数据：
1. 使用FilterFunction进行过滤
你可以在Flink的转换过程中使用`FilterFunction`来检查并丢弃那些长度超过目标字段长度的数据。这样，只有符合长度要求的数据才会被发送到sink表。
示例代码：
```java
stream.filter(event -> event.getField().length() <= maxLength).addSink(yourSink);
```
2. 自定义Sink
你可以实现一个自定义的Sink，在这个Sink中，你可以覆盖写入逻辑，并添加长度检查。如果数据长度超过目标字段长度，你可以选择不执行写入操作。
3. 使用Side Output
在Flink中，你可以使用side output来收集那些不符合条件的数据。这样，你可以同时处理合格的数据和不合格的数据。
示例代码：
```java
OutputTag<Event> outputTag = new OutputTag<Event>("discarded"){};
DataStream<Event> discarded = stream.process(new ProcessFunction<Event, Event>() {
@Override
public void processElement(Event value, Context ctx, Collector<Event> out) throws Exception {
if (value.getField().length() > maxLength) {
ctx.output(outputTag, value);
} else {
out.collect(value);
}
}
}).getSideOutput(outputTag);
```
在这个例子中，`discarded`流将包含所有长度超过目标字段长度的数据。
4. 使用数据库特定的特性
某些数据库支持在插入数据时自动截断过长的字段。但这通常不是推荐的做法，因为它可能会导致数据丢失或截断。
5. 调整目标表结构
如果可能的话，调整目标sink表的字段长度，使其能够容纳所有预期的数据。这是从根本上解决问题的办法，但可能涉及到数据库架构的更改。
注意事项：
在丢弃不合格数据时，请确保你了解这些数据的重要性，并考虑是否需要记录或报告这些丢弃的数据。
丢弃数据可能会导致数据丢失或不一致，因此在使用这些策略时要谨慎。
考虑到性能和资源消耗，避免在Flink作业中添加过多的过滤逻辑。