问题一：flink cdc同构数据库的默认支持吗？
flink cdc同构数据库的默认支持吗？
参考回答：
Flink CDC是Apache Flink的一种数据集成框架，它可以捕捉数据库表的增删改查操作，并将这些操作作为全量和增量数据同步到消息队列和数据仓库中。Flink SQL内部支持了完整的changelog机制，对接CDC数据只需要将CDC数据转换成Flink认识的数据。
在Flink 1.11版本中引入了CDC机制，为了更好地支持和集成CDC，Flink重构了TableSource接口。目前，Flink CDC Connectors是一组可以从MySQL、PostgreSQL等数据库直接读取全量数据和增量数据的源连接器。
对于同构数据库的支持，Flink提供了与一些常见数据库（如MySQL、PostgreSQL）的CDC Connectors。但是，如果需要使用Flink CDC来支持其他类型的数据库，可能需要使用自定义的CDC Connector或者等待社区贡献者开发相应的Connector。
总的来说，Flink CDC具有全增量一体化、无锁读取、并发读取、表结构变更自动同步、分布式架构等技术优势，在开源社区中非常受欢迎，并且正在不断发展和完善。
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https://developer.aliyun.com/ask/574235
问题二：有使用Flinkcdc同步pg数据的吗，WAL日志无限增长怎么解决的？
有使用Flinkcdc同步pg数据的吗，WAL日志无限增长怎么解决的？
参考回答：
Flink CDC确实支持同步PostgreSQL数据库中的数据，你可以使用它来进行实时计算和分析。不过如果在使用中发现WAL日志无限增长的问题，你可以尝试更改PostgreSQL的配置文件，将wal日志方式改为logical。这种方式可以在一定程度上避免WAL日志无限制增长的问题。
需要注意的是，在操作过程中要避免直接删除WAL文件，因为WAL日志是PostgreSQL数据库的重要组成部分，主要用于在数据库重新启动时通过事务日志避免由于异常宕机导致还没有写入磁盘的数据丢失。如果直接删除可能对数据安全造成影响。
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https://developer.aliyun.com/ask/574233
问题三：Flink CDC有clickhouse的包吗？
Flink CDC中flink sql我想采集数据到clickhouse 有clickhouse的包吗？ 
参考回答：
是的，Flink CDC支持将数据采集到Clickhouse。你可以在Flink的官方文档中找到相关的配置示例。此外，你也可以参考一些开源的Flink CDC项目，如"Flink CDC for MySQL to Clickhouse"，这个项目提供了如何将MySQL数据库中的数据通过Flink CDC实时同步到Clickhouse数据库的详细步骤和代码示例。
在配置Flink SQL时，你需要在SQL中指定目标数据库（Clickhouse）和源数据库（如MySQL），然后使用INSERT INTO语句将源数据库中的数据插入到目标数据库中。例如：
INSERT INTO clickhouse.your_table SELECT * FROM mysql.your_table WHERE some_condition;
请注意，你需要将上述SQL中的clickhouse.your_table和mysql.your_table替换为你的实际表名，同时根据你的需求修改some_condition。
另外，你需要确保Flink和Clickhouse之间的通信正常，这通常需要配置Flink的execution.runtime-mode为batch，并正确配置Clickhouse的连接信息。
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问题四：Flink CDC有没有遇到采集tidb 数据，用的flink sql 作业，知道是啥原因吗？
Flink CDC有没有遇到采集tidb 数据，用的flink sql 作业，任务运行几个小时后就不采集数据了，知道是啥原因吗？
参考回答：
Flink CDC确实支持从TiDB等数据库中采集数据。对于你的问题，任务运行几个小时后不再采集数据，可能的原因有多种。
首先，可能是因为Flink CDC Connector的版本问题。如果遇到此类问题，可以尝试升级flink-cdc-connectors的jar包到最新版本，因为新版本可能已经修复了这个问题。
其次，任务停止收集数据可能是由于下游处理节点的处理速度太慢导致的反压。在这种情况下，可以通过Web UI的反压工具进行排查，找出系统的瓶颈所在。
最后，也有可能是Flink作业的配置问题或者网络问题。你可以检查Flink作业的配置是否正确，以及网络连接是否稳定。同时，也可以考虑查看Flink的日志文件，看是否有任何异常或错误信息出现。
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问题五：Flink CDC多张库表的表结构必须一致？
Flink CDC多张库表的表结构必须一致？
参考回答：
Flink CDC（Change Data Capture）是一种用于捕获数据库表结构变化的技术。在使用Flink CDC时，多张库表的表结构不一定需要完全一致。但是，为了确保能够正确地捕获和处理数据变更，建议以下几点：
- 表的主键字段应该保持一致，因为主键字段在数据同步和去重等操作中起着关键作用。
- 如果表中有多个字段需要同步，那么这些字段在源数据库和目标数据库中的类型、长度和顺序应该保持一致。
- 如果表中有需要忽略的字段，可以在Flink CDC的配置中进行设置，以确保这些字段不会被同步到目标数据库。
总之，虽然多张库表的表结构可以不完全一致，但为了确保数据同步的准确性和稳定性，建议尽量保持相似的表结构。
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