问题一：Flink CDC中mysql的视图能通过cdc读取吗？
Flink CDC中mysql的视图能通过cdc读取吗？xdm
参考回答：
是的，Flink CDC可以同步MySQL的视图。Flink CDC的设计目标之一就是支持多种数据源和数据格式的同步，并且能够处理复杂的数据结构和逻辑。当您使用Flink CDC同步MySQL的视图时，它会将视图视为普通的表，并根据视图的定义进行数据同步。
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问题二：请问下有实现达梦数据库的 Flink CDC么?
请问下有实现达梦数据库的 Flink CDC么?
参考回答：
Flink CDC是基于Debezium和Apache Flink实现的，可以支持Flink CDC是基于Debezium和Apache Flink实现的，可以支持多种数据库系统的CDC数据同步。对于达梦数据库来说，首先需要确认该数据库是否支持CDC。如果达梦数据库支持CDC，那么可以使用Debezium MySQL Connector来连接到达梦数据库并读取其中的binlog数据。然而，如果达梦数据库不支持CDC，你可以考虑使用其他数据库的CDC工具来实现数据同步，例如使用Oracle CDC工具来同步数据。此外，如果达梦数据库提供了可编程的API或支持触发器/日志功能，也可以尝试自己实现一个自定义的Flink CDC Connector。
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问题三：Flink CDC大表同步好难啊 怎么优化?
Flink CDC大表同步好难啊 怎么优化?
参考回答：
Flink CDC大表同步确实比较困难，以下是一些优化建议：
- 增加并行度：可以通过增加并行度来提高Flink CDC作业的吞吐量。但是，需要注意的是，并行度的增加也会增加作业的资源消耗和调度难度。
- 调整checkpoint间隔：checkpoint是Flink CDC作业中非常重要的一个环节，可以保证数据的一致性和容错性。但是，checkpoint操作会占用大量的资源和时间，因此需要根据实际情况调整checkpoint间隔。
- 使用异步IO：异步IO可以提高Flink CDC作业的吞吐量和性能。但是，需要注意的是，异步IO会增加作业的复杂性和出错的可能性。
- 使用批量处理：对于大表同步任务，可以考虑使用批量处理的方式来减少网络传输和磁盘I/O的次数，从而提高作业的性能。
- 优化Redis缓存策略：如果Flink CDC作业需要将数据写入Redis缓存中，可以考虑优化Redis缓存策略，例如使用LRU算法、设置过期时间等。
- 使用增量同步：对于大表同步任务，可以考虑使用增量同步的方式来减少数据同步的开销。增量同步只同步发生变化的数据，可以减少数据传输量和资源消耗。
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问题四：这个时候是去拉新数据，还是说旧数据 ，有大佬了解这个吗?
Flink CDC在 lookup join的时候 jdbc 获取的数据 ttl到了，但是这个时候主表cdc来了一条数据， 这个时候是去拉新数据，还是说旧数据 ，有大佬了解这个吗?
参考回答：
Flink CDC（Change Data Capture）的主要目标是从数据库中捕获数据的变更，并将这些变更事件发送到Flink进行处理。在处理过程中，如果发生lookup join操作，即从另一个数据源（如JDBC连接的数据库）查询数据并进行join操作，这时如果主表的CDC事件到达，而lookup source的数据TTL到期，那么Flink会如何处理，这取决于Flink的Watermark机制和Event Time处理逻辑。
在Flink中，每个事件都有一个时间戳，称为Event Time。Watermark是用来估计事件时间的，它表示的是某个时间点之后的事件不可能再到达了。当Watermark到达某个状态时，Flink会触发窗口的计算，并处理这个窗口内的所有事件。
对于你的问题，如果lookup source的数据TTL到期，也就是说这个数据在Event Time上可能已经过期了。如果此时主表的CDC事件到达，Flink会根据Watermark来判断这个事件是否应该被处理。如果Watermark已经超过了这个事件的Event Time，那么这个事件就会被丢弃；否则，这个事件会被处理，并在下一个窗口中继续处理lookup source的数据。
所以，在这种情况下，Flink会优先处理最新的CDC事件，然后再处理lookup source的数据。
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问题五：mysql和sqlserver的任务都提交失败了，请问一下，是什么原因？
请问一下Flink CDC，
环境：
（1）业务工程里面用的是，用的是mysql2.4.2的胖包，sqlserver用的是2.3.0的胖包。
（2）flink里面的lib，放的是mysql2.4.2的胖包，sqlserver放的是2.4.2的胖包。
然后mysql和sqlserver的都能正常提交任务。
此时把mongodb2.4.2的胖包放进flink的lib下面，mysql和sqlserver的任务都提交失败了，请问一下，是什么原因？
参考回答：
这个问题可能是由于版本不匹配导致的。在你的环境中，你可能使用了不同版本的MySQL和SQL Server驱动程序。Flink在使用这些驱动程序时，需要保证所有驱动程序的版本一致。
在你的描述中，你提到在将MongoDB驱动程序添加到Flink的lib目录后，MySQL和SQL Server的任务提交失败。这可能是因为MongoDB驱动程序与MySQL和SQL Server驱动程序的版本不匹配。
建议你检查一下所有的驱动程序版本，确保它们都是一致的。如果可能，尽量使用相同版本的驱动程序。如果无法做到这一点，你可以尝试在Flink的lib目录中只保留所需的驱动程序，避免引入不必要的依赖。
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