问题一：Flink CDC有用iceberg写hdfs的吗？
Flink CDC有用iceberg写hdfs的吗？
参考回答：
是的，Flink CDC可以与Apache Iceberg一起使用来写入HDFS。Iceberg是一个开源表格格式，用于在大规模数据集上提供高效的事务性变更和分析。它提供了一种可扩展、高性能、低成本的数据湖解决方案。
要使用Flink CDC将数据写入Iceberg表，你需要执行以下步骤：
- 添加Flink CDC和Iceberg的依赖项到你的项目中。
- 创建一个Iceberg表，指定表的schema和其他属性。
- 使用Flink CDC读取源数据库的binlog事件。
- 将读取到的数据转换为符合Iceberg表schema的格式。
- 使用Flink CDC的SinkFunction将数据写入Iceberg表。
这样，你就可以使用Flink CDC和Iceberg将数据实时地写入HDFS中了。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/570704
问题二：Flink CDC中pgsql cdc在什么情况下会整表查询呢，这个表有400万数据？
Flink CDC中pgsql cdc在什么情况下会整表查询呢，这个表有400万数据？ 
参考回答：
在Flink CDC中，当初次运行Flink CDC任务时，会执行一次全量同步。全量同步是Flink CDC的一种特殊模式，会扫描整个源表并获取所有行的所有历史状态。这意味着，在Flink CDC初次运行时，会进行整表查询并将所有数据加载到Flink内部的状态中。
当Flink CDC初始化完成后，将进入增量模式。在此模式下，Flink CDC仅捕获自上次扫描以来的新行或修改过的行。因此，在增量模式下，不会进行整表查询。
需要注意的是，全量同步可能会消耗较大的系统资源。为了避免这种情况，可以设置合理的并行度和其他参数，以提高全量同步的效率。另外，如果表中有大量旧数据不再需要同步，可以手动清理旧的binlog文件，以减小全量同步的范围。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/570703
问题三：Flink CDC中csv文件是bgk的，需要转成utf8，否则就乱码了？
Flink CDC中csv文件是bgk的，需要转成utf8，否则就乱码了？
参考回答：
是的，CSV文件通常是ASCII编码格式，但在有些情况下可能会出现乱码问题。
为了处理这种情况，建议您在读取CSV文件时设置正确的编码方式，例如UTF-8。以下是Flink CSV connector的一些示例：
CsvOptions options = CsvOptions.builder().setCharset(Charset.forName("UTF-8")).build(); CsvDeserializationSchema deserializer = new SimpleStringSchema(options); DataStream<String> stream = env.readFile(deserializer, "path/to/csv/file.csv");
在这个例子中，我们设置了一个UTF-8编码的CSV deserialization schema，并将其应用于Flink DataStream API中读取的CSV文件。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/570702
问题四：Flink CDC中doris 1.1.15版本stream_load导入时候，怎么指定字符编码呢？
Flink CDC中doris 1.1.15版本stream_load导入时候，怎么指定字符编码呢？
参考回答：
你可以把这个文件使用java处理下,然后写入一个新文件, 再进行curl发送
关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/570701
问题五：Flink CDC中sqlserver开启cdc后对数据库本身的性能影响大不大的？
Flink CDC中sqlserver开启cdc后对数据库本身的性能影响大不大的？
参考回答：
开启Flink CDC并接入SQL Server数据库后，可能会对数据库性能产生一定影响。特别是在数据变化捕获过程中，Debezium引擎会使用全局锁或者快照隔离级别来读取数据，这可能会影响到源端数据库的性能和并发能力。然而，需要注意的是，这种影响在大多数情况下都是可以接受的，因为它能确保数据的一致性和准确性。
此外，值得一提的是，从Flink 1.11版本开始引入了CDC机制（Change Data Capture），用于捕捉数据库表的增删改查操作。这是目前非常成熟的同步数据库变更方案。而Flink CDC Connectors作为Apache Flink的一组源连接，提供了全量和增量一体化同步的能力。
尽管开启CDC可能会对数据库性能产生一定影响，但通过合理的配置和使用，我们可以最大程度地降低这种影响，同时享受到Flink CDC带来的数据同步优势。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/570700
