问题一：Flink CDC里 我用flink SQL 同步一张表到es。日志不动，没有报错怎么排查？
Flink CDC里 我用flink SQL 同步一张表到es。 tasks 状态 一直卡在 DEPLOYING
日志到这里就不动了：
2024-01-23 22:15:38,787 INFO com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.assigners.MySqlSnapshotSplitAssigner [] - Split table skill_upp.job into 1 chunks, time cost: 1461ms.
没有任何报错，我该怎么排查？
参考回答：
你可以尝试以下方法来排查问题：
1. 检查Flink集群的资源是否足够。如果资源不足，可能会导致任务无法正常部署。你可以查看Flink的Web UI，了解集群的资源使用情况。
1. 检查Elasticsearch的状态。确保Elasticsearch正常运行，并且可以正常接收数据。你可以通过访问Elasticsearch的API或者Web UI来检查其状态。
1. 检查网络连接。确保Flink和Elasticsearch之间的网络连接正常，没有阻塞或延迟。
1. 查看Flink的日志。在Flink的日志中，可能会有更详细的错误信息。你可以在Flink的配置文件中设置日志级别为DEBUG，以便获取更多的调试信息。
1. 尝试重启Flink作业。有时候，重启作业可能会解决一些未知的问题。你可以先停止当前的作业，然后重新启动它。
1. 如果以上方法都无法解决问题，你可以考虑在Flink社区寻求帮助。在GitHub上提交一个issue，详细描述你遇到的问题，并提供相关的日志和配置信息。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/594877?spm=a2c6h.13066369.question.71.283f3f33V67qG1
问题二：Flink CDC里版本为实时计算平台的vvr-8.0.5-flink-1.17，是不是有问题啊？
Flink CDC里版本为实时计算平台的vvr-8.0.5-flink-1.17。1.17好像有问题，是编译的时候需要将版本换成1.17么 还是编译按1.18就行啊？ 
参考回答：
在编译Flink CDC时，版本应与您的目标环境相匹配。如果您的实时计算平台使用的是vvr-8.0.5-flink-1.17，那么在编译时也应选择相同的版本，即1.17。
具体来说，以下是一些关于版本选择的建议：
版本一致性：为了确保兼容性和稳定性，编译时使用的Flink版本应该与您部署环境中的Flink版本一致。这意味着如果您的目标是使用vvr-8.0.5-flink-1.17，则编译时也应使用Flink 1.17版本。
版本更新：如果您在编译或运行时遇到问题，可以考虑是否有新版本的Flink可用。例如，VVR 8.0.1版本是基于Apache Flink 1.17.1的企业级引擎。如果有新版本发布，通常会包含错误修复和性能改进，因此升级到最新版本可能会解决您遇到的问题。
文档参考：在进行版本选择和配置更改时，建议参考官方文档和发行说明。这些文档通常会提供有关如何配置和使用特定版本的详细信息，以及可能的问题和解决方案。
社区支持：如果您在选择版本或解决问题时有疑问，可以寻求社区的帮助。社区版CDC连接器遵循Apache 2.0开源协议，通常有活跃的社区支持和丰富的资源可以参考。
综上所述，为了确保最佳的兼容性和稳定性，编译时应选择与目标环境相匹配的Flink版本。如果遇到问题，可以考虑查阅官方文档、发行说明或寻求社区支持。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/594876?spm=a2c6h.13066369.question.72.283f3f33P2ma0z
问题三：Flink CDC里flink的这个连接池的大小，要怎么调整 ？
Flink CDC里flink的这个连接池的大小，要怎么调整 ？ 
参考回答：
Flink CDC 连接池的大小可以通过设置相关参数进行调整。在 Flink SQL Connector 的配置文件中，可以找到与连接池大小相关的参数。具体的参数名称和默认值可能因不同的连接器而异，但通常包括以下两个参数：
connections.max：用于设置连接池中的最大连接数。默认值可能是根据连接器的配置而定。
connections.min：用于设置连接池中的最小连接数。同样，默认值可能是根据连接器的配置而定。
要调整连接池的大小，你可以按照以下步骤进行操作：
1. 打开 Flink SQL Connector 的配置文件，该文件通常是一个 XML 文件，例如 flink-conf.yaml 或 flink-conf.xml。
1. 在配置文件中找到与连接池大小相关的参数，例如 connections.max 和 connections.min。
1. 修改这些参数的值，将它们设置为你希望的连接池大小。例如，如果你想将最大连接数设置为 100，最小连接数设置为 10，则可以将参数修改为：
<property> <key>connections.max</key> <value>100</value> </property> <property> <key>connections.min</key> <value>10</value> </property>
1. 保存并关闭配置文件。
1. 重新启动 Flink 作业，以使更改生效。
请注意，根据你的具体环境和需求，可能需要进一步调整其他与连接相关的参数，以确保最佳的性能和稳定性。建议参考 Flink 文档和连接器文档，了解更详细的配置选项和建议。
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https://developer.aliyun.com/ask/594867?spm=a2c6h.13066369.question.73.283f3f33iXTy20
问题四：Flink CDC里有什么免费的ETL多表转换成单表工具吗 ？
Flink CDC里有什么免费的ETL多表转换成单表工具吗 ？
参考回答：
Flink CDC（Change Data Capture）本身是一个用于捕获和处理数据变更的工具，但它可以与其他工具结合使用来实现ETL（Extract, Transform, Load）功能，包括多表转换成单表。
以下是一些可以与Flink CDC结合使用的开源工具，它们可以帮助你实现ETL过程中的多表转换：
Apache Kafka：作为一个分布式流处理平台，Kafka可以作为数据传输的中间层，配合Flink CDC使用，实现数据的实时同步和转换。
Apache Flink：Flink提供了丰富的数据处理功能，包括窗口操作、连接操作等，可以用来实现复杂的数据转换逻辑。
Apache NiFi：NiFi是一个易于使用、功能强大且可靠的数据处理和分发系统，它支持数据路由、转换和系统间的自动化数据流。
Apache Spark：Spark的DataFrame和Dataset API提供了强大的数据处理能力，可以用来进行复杂的数据转换和聚合操作。
综上所述，虽然Flink CDC不是一个ETL工具，但通过与其他开源工具结合，你可以构建一个强大的ETL流程来实现多表转换成单表的需求。这些工具都是免费且开源的，可以根据项目需求选择合适的工具进行集成和使用。
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https://developer.aliyun.com/ask/594863?spm=a2c6h.13066369.question.74.283f3f33KnZKg1
问题五：flink cdc 3.0 能提交到yarn per job模式吗？
flink cdc 3.0 通过./fink-cdc.sh conf/mysql-doris.yaml能提交到yarn per job模式吗？还是说要打成jar包用flink 命令去启动？
参考回答：
Flink CDC 3.0 的 ./flink-cdc.sh 脚本主要用于本地模式（local）和集群模式（cluster）的提交。要提交到 YARN per job 模式，您需要将 Flink CDC 作业打包成 JAR 文件，然后使用 Flink 命令行工具进行提交。
以下是将 Flink CDC 作业打包成 JAR 文件并提交到 YARN per job 模式的步骤：
1. 首先，确保您的项目中包含了所有必要的依赖，包括 Flink CDC 和其他相关库。
1. 使用 Maven 或 Gradle 等构建工具将项目打包成 JAR 文件。例如，对于 Maven，您可以运行以下命令：
mvn clean package
1. 这将在项目的 target 目录下生成一个 JAR 文件，例如 your-project-1.0-SNAPSHOT.jar。
1. 使用 Flink 命令行工具提交 JAR 文件到 YARN per job 模式。假设您的 JAR 文件位于 /path/to/your-project-1.0-SNAPSHOT.jar，您可以运行以下命令：
flink run -m yarn-session -yn 1 -yjm 1024 -ytm 1024 -c your.main.class /path/to/your-project-1.0-SNAPSHOT.jar
1. 其中，your.main.class 是您的 Flink CDC 作业的主类。其他参数可以根据实际需求进行调整。
这样，您的 Flink CDC 作业就会被提交到 YARN per job 模式。
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https://developer.aliyun.com/ask/594862?spm=a2c6h.13066369.question.75.283f3f33nKaH27
