问题一：Flink CDC目标表不支持自动创建是吧?
Flink CDC目标表不支持自动创建是吧?
参考回答：
Flink CDC目标表的创建并非自动的，需要用户手动创建。首先，你需要在源数据库和目标数据库中分别创建一个数据库实例。然后，使用Flink CDC连接器将源数据库和目标数据库连接起来。此外，Flink也支持MySQL CDC的动态表结构同步，即当数据库的表结构发生变化时，可以实时地将这些变化从MySQL中同步到Flink中。
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问题二：Flink CDC sink到mongodb需要什么包?
Flink CDC sink到mongodb需要什么包?
参考回答：
要将Flink CDC sink到mongodb，你需要以下的包：flink-connector-mongodb-cdc。为了设置MongoDB CDC连接器，你需要在构建自动化工具（例如Maven或SBT）中使用以下依赖关系信息：
<Maven: <dependency> <groupId>com.ververica</groupId> <artifactId>flink-connector-mongodb-cdc</artifactId> <version>2.3-SNAPSHOT</version> </dependency>
在使用DataStream API时，若要启用增量快照功能，请在构造MongoDBSource数据源时，使用com.ververica.cdc.connectors.mongodb.source包中的MongoDBSource#builder()；否则，使用com.ververica.cdc.connectors.mongodb中的MongoDBSource#builder()。
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问题三：Flink CDC这个集群是1.16.2的支持吗?
Flink CDC这个集群是1.16.2的支持吗?
参考回答：
Flink CDC确实支持与Flink 1.16.2版本进行集成。这个版本提供了中文文档和视频教程以方便用户理解和使用。Flink CDC是一个基于Flink的CDC连接器，主要用于捕获数据库的变更数据，并且这些变更数据会被实时的处理。
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问题四：Flink CDC断点续传 的例子哪儿能找到，网上找了一些都不好用?
Flink CDC断点续传 的例子哪儿能找到，网上找了一些都不好用?我想在程序中使用flinkcdc savepoint存在本地
参考回答：
你可以在Flink的官方文档中找到关于Flink CDC断点续传的例子。以下是一个简单的例子：
首先，你需要在你的Flink程序中添加Flink CDC连接器。然后，你可以使用CheckpointConfig来配置检查点。在CheckpointConfig中，你可以设置检查点的间隔时间，以及保存检查点的位置。
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.enableCheckpointing(60000); // 设置检查点间隔时间为60秒 // 添加Flink CDC连接器 FlinkCDCSource<String> source = new FlinkCDCSource<>(...); // 这里需要填写你的数据库连接信息 DataStream<String> stream = env.addSource(source); // 对数据流进行处理 DataStream<String> processedStream = stream.map(...); // 这里可以填写你的数据处理逻辑 // 设置检查点的配置 CheckpointConfig checkpointConfig = env.getCheckpointConfig(); checkpointConfig.setCheckpointInterval(60000); // 设置检查点间隔时间为60秒 checkpointConfig.setMinPauseBetweenCheckpoints(10000); // 设置两次检查点之间的最小暂停时间为10秒 checkpointConfig.setCheckpointTimeout(60000); // 设置检查点超时时间为60秒 checkpointConfig.setMaxConcurrentCheckpoints(1); // 设置最大并发检查点数为1 checkpointConfig.enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION); // 设置外部化检查点清理策略为保留在取消时 checkpointConfig.setPreferCheckpointForRecovery(true); // 设置优先恢复检查点 checkpointConfig.setSavepointRetentionPolicy(SavepointRetentionPolicy.REtainOnCancellation); // 设置保存点保留策略为保留在取消时 // 将处理后的数据流写入到目标系统中 processedStream.addSink(...); // 这里需要填写你的目标系统连接信息 // 启动Flink程序 env.execute("Flink CDC Example");
在这个例子中，Flink CDC连接器会定期地从源数据库中抓取数据，并将这些数据保存到Flink的程序中。当Flink程序出现问题时，你可以使用保存的检查点来恢复程序的状态。
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问题五：Flink CDC监听商品表数据 ，然后清理redis 商品缓存?
Flink CDC监听商品表数据 ，然后清理redis 商品缓存?
参考回答：
首先，你需要在 Flink 中配置 CDC 数据源，使其能够连接到你的数据库系统并捕获商品表的变化数据。然后，你可以将捕获的数据流通过 Flink Table API 转换为流表，然后使用表 API 的 sink () 函数将数据流发送到 Redis，这样就可以清空或更新Redis中的商品缓存。在这个过程中，如果遇到Flink CDC作业未能正常消费删除事件的问题，可能由于网络问题或其他错误，Flink CDC没有正确消费对应的删除事件（delete change log event），所以结果表没有受到影响，数据未被删除。因此，检查和调试Flink CDC作业的配置是非常重要的。
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