问题一：直接使用flinkcdc的master最新代码么？
直接使用flinkcdc的master最新代码么？目前flinkcdc发布的最新tag就是2.4.2。手动调整打包顺序，指的是啥呢？
参考回答：
是的，你可以直接使用Flink CDC的master分支的最新代码。但是请注意，master分支上的代码可能会随时发生变化，因此在使用之前，你可能需要对其进行充分的测试。
至于你提到的"手动调整打包顺序"，这通常是指在构建和打包软件时，你需要确保各个组件或模块按照正确的顺序进行打包。例如，在某些情况下，你可能需要在打包脚本中指定哪些模块应该先打包，哪些模块应该后打包。这个顺序可能会影响到最终打包结果的完整性或者可执行性。
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问题二：Flink CDC有没有同步Oracle备库的方案？
Flink CDC有没有同步Oracle备库的方案？
参考回答：
Flink CDC 本身并不直接支持同步 Oracle 备库的方案，因为 Flink CDC 主要用于捕获源数据库的变更，并将这些变更应用到目标系统中。然而，您可以考虑以下两种方式来实现 Oracle 备库的同步：
- 使用其他工具进行同步：可以结合 Flink CDC 和其他数据同步工具来实现 Oracle 备库的同步。例如，您可以使用 Oracle GoldenGate、Debezium 等工具来捕获源数据库的变更，然后将这些变更传输到 Flink 中进行处理和消费。通过这种方式，您可以实现从 Oracle 备库到 Flink 的数据同步。
- 自定义开发：如果您打算自行开发解决方案，可以编写自定义代码来读取 Oracle 备库的变更日志，将其转换为 Flink 可以理解的数据格式，并将其发送到 Flink 中进行处理和消费。这种方式需要对 Oracle 备库的日志格式和协议有一定的了解，并且需要使用适当的连接器或自定义源来与 Flink 集成。
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问题三：Flink CDC中pulsar flink connector用的哪个版本比较稳定？
Flink CDC中pulsar flink connector用的哪个版本比较稳定？
参考回答：
Flink CDC 使用 Pulsar Flink Connector 是一种将 Flink 与 Apache Pulsar 集成的方式，用于实现数据流传输和处理。关于选择 Pulsar Flink Connector 的稳定版本，建议根据您的具体需求和场景来选择。以下是一些指导原则：
- 最新版本：通常来说，使用最新的稳定版本可以获得更多的功能、改进和 bug 修复。查看 Pulsar Flink Connector 的项目页面、发布说明以及社区讨论，了解最新版本的稳定性和可靠性。
- 社区支持：考虑查找并参与 Pulsar Flink Connector 社区，这样可以获取其他用户的反馈和经验。通过了解社区活跃度、问题解决速度等指标，评估特定版本的稳定性。
- 相关文档和示例：查阅 Pulsar Flink Connector 的官方文档和示例代码，了解各个版本的功能和用法。这将帮助您确定适合您应用程序需求的版本。
- 测试和验证：在生产环境之前，强烈建议在测试环境中进行充分的性能测试和验证。这可以帮助您发现并解决潜在的问题，并确保所选版本的稳定性和可靠性。
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问题四：Flink CDC这种情况能不能设置成INSERT_ONLY 模式啊？我没有找到如何设置？
Flink CDC这种情况能不能设置成INSERT_ONLY 模式啊？我没有找到如何设置？
参考回答：
仅支持 INSERT { INTO | OVERWRITE」两种模式哈，flink建表的时候，ddl不带id就行了呀。就解决了id必须自增的问题
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问题五：Flink CDC中kafka有没有忽略删除操作的参数？
Flink CDC中kafka有没有忽略删除操作的参数？
参考回答：
在 Apache Flink CDC 中，没有专门的参数来忽略 Kafka 中的删除操作。Flink CDC 旨在提供完整的数据变更捕获（CDC）解决方案，包括插入、更新和删除操作。
但是，您可以使用 Flink SQL 的过滤功能来实现类似的效果。例如，在读取源表时添加一个 WHERE 条件，只选择那些您希望处理的行。这将导致不满足条件的删除操作被忽略。这种方法并不直接忽略删除操作，而是通过筛选的方式避免它们对下游产生影响。
以下是一个简单的示例，展示了如何在 Flink SQL 查询中添加一个过滤条件：
CREATE TABLE kafka_source ( ... ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'your_topic_name', ... ) CREATE TABLE filtered_table AS SELECT * FROM kafka_source WHERE <your_condition>
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