Flink CDC中这个报错如何解决？我换成string也不行同样的报错。

要解决 Flink CDC 在将数据写入 Kafka 时出现的报错，你可以考虑以下几点：

1. 数据类型匹配问题：确保源表和 CDC source 的数据类型与 Kafka sink 的数据类型匹配。例如，如果源表的字段是 DECIMAL 类型，确保在 CDC source 和 Kafka sink 配置中使用相应的 DECIMAL 数据类型。

2. 缺少默认值：如果源表的某些字段没有设置默认值，并且在 CDC source 中也没有指定默认值，可能会导致写入 Kafka 时出现错误。在 Flink CDC source 中为这些字段设置适当的默认值，以确保数据类型一致性。

3. 序列化和反序列化配置：检查 Kafka sink 的序列化和反序列化配置是否正确。根据你所使用的具体序列化器（如 Avro、JSON、Protobuf 等），确保配置正确并与数据格式相匹配。

4. Kafka 配置问题：检查你的 Kafka sink 配置是否正确，包括主题名称、Kafka 服务器地址、端口等。确保 Kafka 服务器可用，并且你有足够的权限进行写入操作。

5. 版本兼容性问题：Flink CDC、Kafka 和相关依赖库的版本之间可能存在不兼容性问题。请确保所使用的版本是兼容的，并尽可能升级到最新版本以获得更好的稳定性和功能。

6. 错误日志和调试信息：查看具体的错误消息和日志文件，以获取更多关于报错原因的详细信息。错误消息通常会提供一些线索，帮助你确定问题所在。

Flink CDC 中，数据类型的匹配是非常重要的。如果源表和目标表的数据类型不匹配，可能会导致数据同步失败或产生错误的数据。因此，请确保源表和目标表的数据类型匹配，以及 Flink CDC 的数据类型配置正确无误。
如果您使用的是 Flink CDC 的内置转换器（Built-in Converters），可以通过配置转换器的参数来调整数据类型的匹配。例如，可以通过配置 converter.encoding-errors.fallback-to-string 参数来将无法转换的数据类型转换为字符串类型，避免数据类型不匹配导致的错误。
如果您使用的是自定义转换器（Custom Converters），请确保您的转换器正确地处理了源表和目标表的数据类型，以及 Flink CDC 的数据类型配置。如果存在数据类型不匹配的情况，您可以尝试调整转换器的实现方式，以确保数据类型匹配。

回答1：你这个报错怎么看都是cdc的报错和kafka没关系。此回答整理至钉群“Flink CDC 社区”。