问题一：Flink CDC这个案例我是跑不了,不知道问题出在哪里？
Flink CDC这个案例我是跑不了,不知道问题出在哪里？ 
参考答案：
我建议你把集群环境重新来一遍
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问题二：Flink CDC从mysql同步数据到doris，这是咋回事？
Flink CDC从mysql同步数据到doris，同步的历史数据中时间字段类型都是null,但是增量部分的时间类型的字段都会正常显示，这是咋回事？
参考答案：
Flink CDC从MySQL同步数据到Doris时，历史数据时间字段显示为null，而增量数据部分的时间类型字段正常显示，这种情况可能是由于以下原因：
1. 初始快照的处理方式：
在Flink CDC任务启动时，通常会对源数据库进行一次全量快照以获取历史数据。如果在快照期间表中的时间字段为空（例如因为当时设计或导入问题），那么这些空值会被直接同步至Doris中。
2. CDC变更日志的差异：
CDC捕获的是数据库的变更事件，增量数据来自binlog中的INSERT、UPDATE和DELETE事件。对于历史数据，在快照后发生的更新操作中，可能已经对那些之前为空的时间字段进行了赋值，所以增量部分的数据会包含有效的时间值。
3. 源库数据清理或迁移：
如果历史数据在某个时间点之后被批量更新或补录了时间信息，那么在该时间点后的CDC变更日志中就会反映出这个变化。
4. Flink CDC配置问题：
确认Flink CDC任务在解析和转换MySQL binlog事件时，是否正确处理了时间类型的字段。如果存在特殊的数据格式或转换逻辑，可能会导致历史数据在同步过程中丢失或未正确映射。
5. 目标端（Doris）字段默认值设置：
检查Doris表结构中对应时间字段是否有默认值设定，如果没有设定且源数据中为null，则在写入时自然就为null。
要解决这个问题，需要检查MySQL的历史数据以及Flink CDC的同步逻辑，确保历史数据中的时间字段在全量同步阶段得到了正确的处理。同时，也可以查看Flink CDC的具体配置和日志，以确认同步过程中是否存在异常行为。
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问题三：Flink CDC从时间戳读取数据很慢是什么原因呢？
Flink CDC从时间戳读取数据很慢是什么原因呢？
参考答案：
你修改日志级别为debug看看flink拉取数据时在做什么然后有针对性的调整配置 ，
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问题四：Flink CDC 重新编译了源码，为啥快照还是获取不到增量数据？
Flink CDC中，我按照 https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors/pull/2315 重新编译了Flink CDC源码，但是增量数据的快照仍然获取不到，而且sql方式 和 SourceFunction-based DataStream 方式已经调通了，就现在Incremental Snapshot based DataStream 获取不到增量，这是为什么？
参考答案：
日志没问题就得看看是哪个参数是否有没有配置ok
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问题五：Flink CDC sql的方式可以创建hudi的表，能否创建hudi表？
Flink CDC sql的方式可以创建hudi的表，如果通过steam api的方式，能否创建hudi表？
参考答案：
Apache Flink DataStream API 不直接支持创建Hudi表。DataStream API 主要用于处理无界或有界的流数据，而创建表通常是在Flink的Table API或者SQL API中进行的，这些API提供了更丰富的元数据管理和DDL操作能力。
在Flink与Hudi集成时，如果你希望通过DataStream API来写入数据到Hudi，你需要使用Hudi提供的Flink connector，这个connector允许你在定义DataStream程序时，将数据流sink到已经存在的Hudi表中。但是创建Hudi表的操作本身还是需要通过Table API或者SQL DDL语句来完成。
例如，在Flink SQL环境中，可以使用以下方式创建Hudi表：
CREATE TABLE hudi_table ( id INT, data STRING, ts TIMESTAMP(3), -- 其他字段... ) PARTITIONED BY (dt STRING, hr STRING) WITH ( 'connector' = 'hudi', 'path' = 'hdfs://namenode:port/path/to/hudi/table', 'table.type' = 'MERGE_ON_READ', -- 或者其他Hudi表类型 -- 其他Hudi配置项... )
而在DataStream API中，你不能直接创建Hudi表，而是创建一个DataStream并指定其sink为已创建好的Hudi表：
// 假设env是你的ExecutionEnvironment，inputDataStream是你要写入的数据流 // 引入Hudi的Flink connector依赖，并初始化Hudi的SinkFunction或其他实现类 HudiSinkFunction<HudiRecordType> sinkFunction = ...; // 将DataStream sink到Hudi表中 inputDataStream.addSink(sinkFunction); // 执行作业 env.execute("Flink to Hudi Streaming Job");
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