问题一：Flink CDC Cli 在哪个地方设置 这个啊？
Flink CDC Cli 在哪个地方设置 bigint.unsigned.handling,mode: long ， 我试了各种地方都不生效是为什么？还是这种方式不支持呢？
参考回答：
在Flink CDC中，bigint.unsigned.handling是用于处理无符号大整型（BIGINT UNSIGNED）的选项。该选项用于指定如何处理MySQL中的无符号大整型数据，因为在Java中没有相应的无符号类型。
要在Flink CDC中设置bigint.unsigned.handling选项，可以通过以下方式进行配置：
使用Table API：在使用Flink CDC的Table API时，可以在创建表时通过withFormatOptions方法设置选项。示例代码如下：
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env); // 创建源表并设置选项 tableEnv.executeSql("CREATE TABLE source_table (...) WITH (..., 'connector' = 'mysql-cdc', 'hostname' = 'localhost', 'port' = '3306', 'username' = 'root', 'password' = 'password', 'database-name' = 'mydb', 'table-name' = 'mytable', 'bigint.unsigned.handling.mode' = 'long')");
1. 在上面的代码中，通过'bigint.unsigned.handling.mode' = 'long'来设置选项。
使用DataStream API：在使用Flink CDC的DataStream API时，可以在CdcSource函数中通过.options()方法设置选项。示例代码如下：
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 创建源流并设置选项 CdcSource<Row> source = CdcSource.<Row>builder() .hostname("localhost") .port(3306) .username("root") .password("password") .databaseName("mydb") .tableName("mytable") .deserializer(new RowDebeziumDeserializeSchema()) .option("bigint.unsigned.handling.mode", "long") .build(); DataStream<Row> stream = env.addSource(source);
1. 在上面的代码中，通过.option("bigint.unsigned.handling.mode", "long")来设置选项。
如果按照上述方式配置后仍然无法生效，可能是由于以下原因之一：
版本兼容性：确保你使用的Flink CDC版本支持bigint.unsigned.handling选项。不同版本的Flink CDC可能有不同的选项和功能。
配置覆盖：检查是否有其他配置文件或参数覆盖了你的设置。有时全局配置文件或其他配置可能会影响特定选项的行为。
语法错误：仔细检查选项名称和值的语法，确保它们与文档和示例代码中的一致。
如果你尝试了以上方法仍然无法解决问题，建议查阅Flink CDC的官方文档或向相关社区寻求帮助，以获取更具体的指导和支持。
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问题二：Flink CDC里starrockt数据库能关联ck的外部表嘛？
Flink CDC里starrockt数据库能关联ck的外部表嘛？
参考回答：
Flink CDC（Change Data Capture）可以用于捕获数据库的变化并将其同步到其他系统，包括StarRocks数据库。
StarRocks是一个高性能的分布式分析型数据库，它提供了Apache Flink连接器，使得可以通过Flink将数据导入到StarRocks表中。Flink CDC通常用于实时数据同步，而StarRocks的Flink连接器则是在内存中积攒小批量数据后进行导入，这两者结合起来可以实现高效的数据同步和处理。
此外，还可以通过Flink CDC将MySQL等其他数据库的数据同步至StarRocks。这通常涉及到库表结构的同步以及实际数据的同步两个阶段。在这个过程中，可能会使用到StarRocks Migration Tool（SMT）这样的工具来协助完成结构转换和数据迁移。
综上所述，Flink CDC确实可以与StarRocks数据库结合使用，以实现数据的实时同步和分析。
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问题三：在使用Flink CDC直连MySQL等数据库时，可能因数据库连接数过多引发性能压力，怎么解决？
在使用Flink CDC直连MySQL等数据库时，可能因数据库连接数过多引发性能压力。为缓解该问题，考虑借鉴Debezium的做法，将数据先同步至Kafka，再由Flink CDC从Kafka消费数据并写入目标系统。请问Flink CDC是否已支持从Kafka消费并写入目标端？若尚未封装，是否有必要针对此类需求进行封装？
参考回答：
Flink CDC 支持从Kafka中消费数据再写入目标端。
Flink CDC（Change Data Capture）是一个用于捕获数据库变化的工具，它可以通过监听数据库的binlog（MySQL）或WAL（PostgreSQL）日志来捕获数据的变化，并将这些变化的数据封装成消息发送到消息中间件，如Kafka集群中。这种架构设计允许Flink CDC并发地消费源库中的数据，并且在数据变换方面具有灵活性。
具体到从Kafka中消费数据的能力，Flink CDC不仅可以将数据变化捕获并发送至Kafka，还支持从Kafka中读取这些数据，然后将其写入到其他目标系统中。这意味着Flink CDC可以实现一个完整的数据同步和转换流程，即从源数据库捕获变化，通过Kafka进行中间存储和缓冲，最后使用Flink CDC将数据写入到最终的目标端，比如Doris等数据库。
此外，Flink CDC利用Kafka进行CDC多源合并和下游同步更新的实践也是可行的，这为处理多源数据集成和实时数据同步提供了更多的灵活性和扩展性。
综上所述，Flink CDC确实支持从Kafka中消费数据，并且能够将这些数据写入到目标端，这使得Flink CDC成为一个强大的工具，用于实现复杂的数据集成和实时数据处理工作流。
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问题四：Flink CDC里如果想断点续传mongodb change stream的话，我应该传什么？
Flink CDC里如果想断点续传mongodb change stream的话，我是应该传全局唯一的resumeToken呢还是传各分片的？类似Map<分片Id, resumeToken>。换句话说，resumeToken是全局唯一的吗？
参考回答：
问题一：Flink CDC中，如果要断点续传MongoDB的Change Stream，应该传递全局唯一的resumeToken。Resume Token是用于标识MongoDB Change Stream中的特定位置的标记，它不是分片特定的。因此，在Flink CDC中，您只需要传递一个全局唯一的resumeToken即可。
问题二：如果数据源CDC binlog可以按分片独立消费的话，您可以将各分片的offset存储在SourceRecord的Map sourceOffset中。对于MongoDB，您可以使用Map来存储每个分片的offset。其中，key为分片ID，value为该分片对应的offset。
关于更新offsetMap的问题，您可以在每次消费获取到CDC record时，根据shardId和pos更新offsetMap。具体来说，您可以遍历record中的shards和pos数组，然后根据shardId找到对应的offset，并将其更新为新的pos值。这样，您就可以保持offsetMap的最新状态。
以下是一个示例代码片段，展示了如何更新offsetMap：
// 假设您已经获取到了包含shards和pos的CDC record对象 Map<String, String> offsetMap = new HashMap<>(); // 初始化offsetMap for (int i = 0; i < record.getShards().size(); i++) { String shardId = record.getShards().get(i); String pos = record.getPos().get(i); offsetMap.put(shardId, pos); // 更新offsetMap }
请注意，上述代码仅为示例，您需要根据实际情况进行适当的修改和调整。另外，如果您担心性能问题，可以考虑使用更高效的数据结构或缓存机制来管理offsetMap，以提高更新效率。
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问题五：Flink CDC里debezium版本太低，高版本已经修复了，又出现一次丢数据是什么问题？
Flink CDC里debezium版本太低，高版本已经修复了，修改了那个issue代码，又出现一次丢数据，是什么问题？
参考回答：
如果你在使用 Flink CDC 时遇到 Debezium 版本过低，已经修复的问题又出现，导致数据丢失的情况，可能是由以下几个原因造成的：
Debezium 版本不兼容：确保你使用的 Debezium 版本与 Flink CDC 版本兼容。如果不兼容，可能会出现数据同步问题。
配置问题：检查你的 Flink CDC 配置，特别是与数据捕获和同步相关的配置。错误的配置可能导致数据丢失。
网络问题：网络不稳定或延迟过高可能导致数据同步中断，从而造成数据丢失。
资源限制：如果 Flink 任务的资源（如 CPU、内存）不足，可能会导致数据处理不及时，进而引发数据丢失。
数据库本身的变更：数据库端的某些操作，如突然的结构变更或大量的数据操作，可能会影响 CDC 的正常工作。
Flink 作业故障：如果 Flink 作业出现故障并且没有正确恢复，可能会导致数据丢失。
Debezium 缺陷：尽管高版本的 Debezium 已经修复了一些问题，但仍然可能存在未发现的缺陷。
为了解决这个问题，你可以采取以下措施：
升级 Debezium 版本：确保使用与 Flink CDC 兼容的最新版本的 Debezium。
检查和调整配置：仔细检查 Flink CDC 的配置，确保所有设置都是正确的。
监控网络状况：确保网络连接稳定，如果可能的话，优化网络配置以减少延迟。
增加资源：如果资源不足，考虑增加 Flink 任务的资源。
监控和调试：监控 Flink 作业的运行状况，查看日志以确定是否有错误或异常。
备份和容错：实施适当的备份和容错机制，以防止数据丢失。
联系社区支持：如果问题仍然存在，可以考虑向 Flink 或 Debezium 的社区寻求帮助，或者报告一个新的 issue。
通过综合考虑上述因素并采取相应的措施，你应该能够解决数据丢失的问题。
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