问题一：Flink CDC怎么样配置任务，能实现实时同步多张MySQL源表时，只读取一次binlog？
Flink CDC怎么样配置任务，能实现实时同步多张MySQL源表时，只读取一次binlog？
参考答案：
配置在一个flink-cdc任务里面，就是读一次binlog，使用stream api
关于本问题的更多回答可点击进行查看：
https://developer.aliyun.com/ask/577313
问题二：flink cdc啥时候能支持，表不存在先创建？
flink cdc啥时候能支持，表不存在先创建？
参考答案：
Flink CDC目前的版本还不支持在任务运行时动态添加不存在的表。在FlinkCDC的2.2.0版本中，尽管已经支持了新表的添加，但该功能并不支持动态添加，需要修改tableList之后，从新启动任务。对于MySQL CDC，它确实支持动态加表，可以在无需重新读取已有表的基础上，增加需要监控的表，添加的表会自动先同步该表的全量数据再无缝切换到同步增量数据。
然而，Flink CDC基于数据库日志的Change Data Capture技术，实现了全量和增量的一体化读取能力，并借助 Flink 优秀的管道能力和丰富的上下游生态，支持捕获多种数据库的变更，并将这些变更实时同步到下游存储。目前，Flink CDC 的上游已经支持了 MySQL、MariaDB、PG、Oracle、MongoDB 等丰富的数据源，对 Oceanbase、TiDB、SQLServer 等数据库的支持也已经在社区的规划中。Flink CDC 的下游则更加丰富，支持写入 Kafka、Pulsar 消息队列，也支持写入 Hudi、Iceberg 等数据湖，还支持写入各种数据仓库。
关于本问题的更多回答可点击进行查看：
https://developer.aliyun.com/ask/577312
问题三：Flink CDC这个配置只支持TableSource吗？
Flink CDC中scan.incremental.snapshot.chunk.key-column这个配置只支持TableSource吗，使用DataStream API怎么配置这个参数？
参考答案：
Flink CDC中的scan.incremental.snapshot.chunk.key-column配置只支持TableSource，不支持DataStream API。
在TableSource中，可以通过以下方式配置该参数：
ScanOptions scanOptions = new ScanOptions(); scanOptions.withIncrementalSnapshotChunkKeyColumn("column_name");
而在DataStream API中，无法直接配置该参数。如果需要在DataStream API中使用Flink CDC进行增量同步，可以考虑使用其他参数来控制增量同步的行为，例如scan.startup.mode、scan.startup.timestamp-millis等。
关于本问题的更多回答可点击进行查看：
https://developer.aliyun.com/ask/577310
问题四：Flink CDC针对大状态如何做到快速checkpoints?
Flink CDC针对大状态如何做到快速checkpoints?原生连接器,用文件系统的要比s3的要高吧,检查点存储?如果这里的本机文件系统目录挂在的是nas，应该flink会像本机目录一样处理吧?我用的operator-checkpoints-ha那个示例,现在大概半个小时就会挂掉，然后也没有检查点
参考答案：
Flink CDC针对大状态的快速checkpoints可以通过以下方式实现：
- 使用高效的检查点存储系统：原生连接器可以使用文件系统的检查点存储，相比于S3来说，文件系统的读写速度更快。如果本机文件系统目录挂载的是NAS（网络附加存储），Flink会像处理本机目录一样处理它。
- 调整检查点的并行度和并发度：通过增加检查点的并行度和并发度，可以提高检查点的速度。可以尝试增加任务的并行度和并发度，以加快检查点的完成时间。
- 优化检查点的逻辑：检查点的逻辑可能会影响其执行速度。可以对检查点逻辑进行优化，例如减少不必要的数据复制或传输操作，以提高检查点的速度。
- 调整检查点的间隔时间：根据实际需求，可以适当调整检查点的间隔时间。较短的检查点间隔可以减少数据的丢失风险，但会增加检查点的频率和开销。可以根据具体情况进行调整。
关于你提到的示例程序出现问题的情况，可能有以下原因导致：
- 配置不正确：请确保你的配置文件中正确设置了检查点相关的参数，例如并行度、并发度、检查点间隔等。
- 资源不足：如果你的任务需要大量的计算资源或存储资源，可能会导致任务无法正常执行。请确保你的集群具有足够的资源来支持任务的运行。
- 网络问题：如果你的集群中的节点之间存在网络延迟或带宽限制，可能会导致检查点的速度变慢。请确保网络连接稳定并具有足够的带宽。
关于本问题的更多回答可点击进行查看：
https://developer.aliyun.com/ask/577307
问题五：Flink CDC3.0的源码应该是master吧,没有where条件相关的逻辑呀?
Flink CDC3.0的源码应该是master吧,没有where条件相关的逻辑呀?我们有这个需求,需要做一下二次开发,想着借鉴一下3.0呢
参考答案：
Flink CDC的源码可以在GitHub上找到，具体地址为：https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors。在这里，你可以找到各种不同数据库的CDC实现，比如flink-cdc-mysql。
关于你提到的"where"条件相关的逻辑，在Flink SQL中，如果希望支持过滤条件下推到数据库层面以增加处理性能，目前存在两种可行的解决方案：一是使用分区字段来做过滤；二是通过修改源码或者自定义connector来实现。
不过，需要注意的是，这种方式需要一定的开发和理解能力，并且可能会带来额外的维护成本。因此，如果你没有足够的技术储备或者时间，建议优先考虑其他方案，如调整数据处理逻辑或者优化查询语句等。
关于本问题的更多回答可点击进行查看：
