问题一：有用springboot框架开发flink任务的朋友吗？
有用springboot框架开发flink任务的朋友吗？
参考答案：
关于Spring Boot框架开发Flink任务，是可以的。您可以将Flink应用以微服务的方式整合进Spring Boot项目中，利用Spring Boot的便利性进行资源管理和服务部署，同时结合Flink提供的Java API编写数据处理逻辑。这样的组合能够充分利用Spring Boot生态的优点，简化服务端开发流程。
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问题二：Flink这个数据和watermark的视图，经过窗口之后，怎么理解？
Flink这个数据和watermark的视图，经过窗口之后，怎么理解？ 
能类似的画出来吗？
参考答案：
你可以看下水位线的定义，百度下 If you set the characteristic to IngestionTime of EventTime this will set a default watermark update interval of 200 ms. If this is not applicable for your application you should change it using #setAutoWatermarkInterval(long) ，
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问题三：咨询一个flink中，连续两个窗口的问题，window1是一个10秒的窗口，请问这是什么情况？
咨询一个flink中，连续两个窗口的问题，window1是一个10秒的窗口，window2是一个15秒的窗口，在本地测试的时候，window2窗口的数据，有时候是一个window1的数据，有时候是两个window1的数据，如果按照事件时间划分，其中一个window1的数据，应该分割给两个window2，但是看样子window1的数据触发之后，再进入window2的时候，并不是按照事件时间划分的，而是按照窗口结束时间划分的，导致window2中的数据和事件时间不符，请问这是什么情况？
参考答案：
可以参考看下 
https://blog.csdn.net/u013200380/article/details/105938477
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问题四：为什么flinkcdc 监听oracle一段时间后失效了
为什么flinkcdc 监听oracle一段时间后失效了，启动的时候还是正常的，过了两天就出问题了，我是双数据源集成oracle和mysql的，mysql的就正常，oracle就没有监听了，有大佬知道是什么情况吗
参考答案：
这个问题可能是由于以下几个原因导致的：
- 网络问题：检查你的网络连接是否稳定，如果网络不稳定，可能会导致Flink CDC与Oracle的连接中断。
- Oracle数据库的问题：检查Oracle数据库是否有异常，比如是否有大量的锁等待，是否有长时间的查询等，这些都可能导致Flink CDC无法正常监听。
- Flink CDC的配置问题：检查你的Flink CDC的配置是否正确，比如连接字符串、用户名、密码等。
- Flink CDC的bug：虽然Flink CDC是一个成熟的项目，但是也可能存在一些未知的bug，你可以尝试升级到最新版本看看是否能解决问题。
- 系统资源问题：如果你的系统资源（CPU、内存、磁盘IO等）不足，也可能导致Flink CDC无法正常工作。
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问题五：flink cdc 3.0 整库同步数据，会导致业务数据库正常访问吗？比如被锁定，或者负载变高。
已解决
我现在使用的是flink cdc pipeline的方式，整库从mysql同步到StarRocks里面，首次全量是否会对mysql造成大量资源消耗，导致影响业务服务。
参考答案：
使用 Flink CDC 3.0 进行整库同步数据通常不会对业务数据库造成显著影响，但具体情况还需要依据实际环境和配置来判断。
Flink CDC（Change Data Capture）是 Apache Flink 的一个源连接器，用于捕获和同步数据库中的数据变更。它设计用来近实时地捕捉变更并将这些变更应用到下游系统。以下是一些关于 Flink CDC 3.0 对 MySQL 数据库影响的考虑因素：
- 资源消耗：Flink CDC 通过观察 binlog 来捕捉变更，这通常是对数据库非侵入性的过程，并且资源消耗相对较低。不过，首次全量同步可能会产生较大的数据读取操作，这可能会短暂增加数据库的I/O负载。
- 锁定与阻塞：正常情况下，Flink CDC 不应该导致数据库锁或阻塞。因为它仅仅是读取binlog中的数据变更，不需要对源表加锁。
- 性能调优：为了避免因同步任务造成过大的数据库压力，可以调整Flink作业的并行度、checkpoint间隔以及其他相关参数来优化性能。
- schema变更自动同步：Flink CDC 3.0 支持 schema 变更自动同步，减少了手动介入的需要。这意味着在数据源发生 schema 变更时，用户无需手动更新同步任务，从而降低了运维成本。
- 分库分表支持：Flink CDC 3.0 还提供了对分库分表等复杂数据集成场景的支持。这有助于处理大型数据库环境，其中数据可能分布在多个物理位置。
- 环境配置：具体实现时，建议参考官方文档或社区实践来搭建环境和配置Flink CDC。正确的配置可以帮助避免潜在的问题，例如时间戳时区差异等。
- 监控与评估：在实施整库同步之前，可以在测试环境中模拟并监控资源使用情况，以评估可能的影响。
综上所述，虽然 Flink CDC 3.0 旨在最小化对源数据库的影响，但在实际操作中，仍然需要考虑到首次全量同步可能带来的瞬时资源峰值。建议在非高峰时段执行全量同步，并对数据库性能进行适当监控，确保业务服务不受影响。同时，根据官方文档和最佳实践来配置和运行 Flink CDC 作业可以进一步降低风险。
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