问题一：Flink CDC大佬上次你说的那个clickhouse 连接器，文档是在哪里啊?
Flink CDC大佬上次你说的那个clickhouse 连接器，文档是在哪里啊?我找半天没找到哈。
参考回答：
Flink CDC连接器的文档可以在Flink的官方网站找到。在这个连接中你可以找到关于Flink CDC连接器的核心功能的详细介绍。要了解如何使用Flink CDC抓取MySQL中的数据并将其汇入ClickHouse，可以参考这篇文章。需要注意的是，只有Flink计算引擎VVR 3.0.2及以上版本才支持ClickHouse连接器，而且某些功能，如ignoreDelete选项和ClickHouse的Nested类型，只在特定版本的Flink计算引擎中受支持。此外，这个GitHub仓库包含了一个使用ClickHouse Sink的示例代码。
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https://developer.aliyun.com/ask/574065
问题二：Flink CDC连接器的那些参数要哪里找呀?
Flink CDC连接器的那些参数要哪里找呀?
参考回答：
Flink CDC连接器的参数可以在Flink的官方文档中找到。具体的参数可能会因连接器的不同而有所差异。以下是一种查找参数的方法：
- 打开Flink的官方网站：访问https://flink.apache.org/。
- 点击“Documentation”选项卡：在网站的顶部导航栏中，点击“Documentation”选项卡。
- 选择“Connectors”选项：在左侧的菜单中，选择“Connectors”选项。
- 查找特定连接器的文档：在“Connectors”页面中，你可以找到所有Flink支持的连接器的文档。找到你需要的CDC连接器的文档，然后在文档中查找参数的说明。
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问题三：这是我们flinkCDC 集群下面的jar包情况，跟某些包有冲突。能看的出来么？
这是我们flinkCDC 集群下面的jar包情况，像是mongo的胖包，跟某些包有冲突。能看的出来么？ 
参考回答：
从你提供的图片中，我们可以看到有几个JAR包的大小明显大于其他JAR包，这可能是导致OOM的原因之一。这些大型JAR包可能是由于包含了大量的资源文件（如图片、音频、视频等）或者是由多个小JAR包合并而成。
另外，从你提供的图片中，我们可以看到有多个相同名称但不同版本的JAR包，这可能会导致版本冲突。你应该确保所有依赖的JAR包都有明确的版本号，并避免重复引入相同的JAR包。
对于大型JAR包，你可以考虑将其拆分为多个小型JAR包，以减少单个JAR包的大小。同时，你也可以考虑将资源文件从JAR包中提取出来，单独存储，以减少JAR包的大小。
对于版本冲突的问题，你可以通过在pom.xml文件中指定依赖的版本来解决。如果你无法确定哪个JAR包导致了冲突，可以尝试删除其中一个，然后重新编译和运行程序，以找出问题的根源。
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问题四：这种快照模式也会找不到数据吗？
我用的Flink CDC是scan.startup.mode=initial模式。（第一次启动时对受监视的数据库表执行初始快照，并继续读取最新的 binlog）这种快照模式也会找不到数据吗？
参考回答：
在Flink CDC中，scan.startup.mode设置为initial模式会执行一个全量快照，也就是从指定的Oracle表中读取整个表的数据，并将其作为初始快照。这种方式可以确保在启动Flink CDC作业时，能够获得完整的表数据。然而，如果设置了initial选项，但是没有读取到历史数据，可能的原因是数据源中并没有历史数据，即数据源中的数据都是新生成的。此外，即使成功执行了全量快照，通过对表记录的修改操作后，如果没有正确配置，可能无法捕捉到相应的修改。
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https://developer.aliyun.com/ask/574059
问题五：Flink CDC数据库中有大约1亿的数据，jobmanager配置多大的内存合理些?
Flink CDC数据库中有大约1亿的数据，jobmanager配置多大的内存合理些,一张表总共接近一亿的数据，每天增量大概几十万左右,想根据这种方式来评估下要申请的服务器配置，还请大佬指点一下?
参考回答：
对于Flink CDC的任务，内存配置主要取决于以下几个因素：
- 数据量：你提到数据库中有大约1亿的数据，每天增量大概几十万左右。这个数据量并不大，所以内存需求并不会特别高。
- 并行度：Flink的内存需求与并行度有关。并行度越高，每个TaskManager需要的内存就越大。
- 窗口大小：如果你设置了窗口大小，那么每个窗口的数据都会保存在内存中，这会占用一部分内存。
- 其他配置：例如Checkpointing、Time Characteristic等配置也会影响到内存需求。
一般来说，对于你的这个任务，如果并行度设置为1，每个TaskManager的内存需求大概在几百MB到1GB左右。如果并行度设置为2或更高，那么每个TaskManager的内存需求可能会增加到2GB或更多。
至于服务器配置，除了内存之外，还需要考虑CPU、磁盘和网络等因素。对于CPU，一般建议至少2核；对于磁盘，需要足够大的存储空间来存储数据和日志；对于网络，需要足够的带宽来传输数据。
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