问题一：Flink CDC目前离线同步采用的是 Seatunnel 有没有批流一体的方案？
Flink CDC目前离线同步采用的是 Seatunnel 感觉 Flin JDBC 做离线同步 比较原始 看到说 FlinkCDC3.0 后往数据同步工具方向发展 所以想了解下 有没有批流一体的方案？
参考答案：
Flink CDC 主要用于实时流式数据同步，你的要求是不用binlog又是要SQL，JDBC更适合你的需求
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问题二：FlinkCDC 可以做离线同步吗？
FlinkCDC 可以做离线同步吗？就是不用 binlog 之类的 可以通过 sql 查询的方式获取同步的数据？
参考答案：
离线同步，直接JDBC就可以了
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问题三：Flink CDC中哪位有k8s flink cdc 安装文档？
Flink CDC中哪位大佬有k8s flink cdc 安装文档？
参考答案：
有关于k8s环境下flink cdc的安装文档可以参考官方教程以及一些技术博主的文章。具体如下：
- 官方文档：Flink CDC的官方文档提供了基本的使用和配置指南，虽然可能不会非常详细地描述每一步如何操作，但它是开始学习的好资源。
- 技术博客：有些技术博主会分享他们在特定环境下（如Docker下的Oracle或SqlServer安装）进行Flink CDC实时同步的经验，这些文章通常会包含详细的步骤和配置方法。
- 社区讨论：加入Flink社区，参与讨论或提问，可以获得其他开发者或用户的实际经验和建议。
- 官方支持：如果需要更专业的帮助，可以考虑联系Flink官方支持团队，获取针对性的指导。
在安装过程中，需要注意以下几点：
- 环境要求：确保你的Kubernetes集群满足Flink运行的最低要求。
- 配置文件：在Flink的配置中添加CDC相关的配置项，如数据库连接信息、表的白名单或黑名单等。
- 插件安装：下载并安装Flink CDC插件，确保插件版本与Flink版本兼容。
- 应用程序创建：根据需求创建Flink CDC应用程序，并进行相应的数据源配置。
此外，如果你正在本地测试，可以使用minikube来搭建Kubernetes环境；如果是生产环境，则需要考虑使用更为稳定的Kubernetes部署方案。
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问题四：Flink CDC这两个时间分别是什么时间昂？
Flink CDC这两个时间分别是什么时间昂？ 
参考答案：
source里面的是binlog时间，外面的是进入到flink的时间，如果op是r，时间都是一样的，因为snapshot没有binglog
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问题五：Flink CDC现在就是用的多张表一个source对应一个ds，不知道会不会有所改善？
Flink CDC现在就是用的多张表一个source对应一个ds，然后sink到不同步的表，但是多个表用一个source，看日志里面会同时去查询source里所有表的日志的scn，这个查询很耗oracle的PGA提示，想不同表拆分成不同source，不知道会不会有所改善？ 
参考答案：
在使用Flink CDC（Change Data Capture）时，如果多个表共享一个source，那么CDC任务会同时查询所有相关表的日志信息，包括每个表的日志序列号（SCN）。这确实可能会对数据库的性能产生影响，尤其是当涉及到大量的表或数据量较大时。
如果你发现查询所有表的日志信息对Oracle数据库的PGA（Private Global Area）产生了较大的压力，并且影响了系统性能，你可以考虑将不同的表拆分成不同的source。这样做的好处是：
- 减少竞争：每个表有自己的source，可以减少在获取日志信息时的竞争，因为每个source独立查询和处理日志。
- 并行处理：不同的source可以并行处理，这样可以更好地利用Flink的并行处理能力，提高整体的处理效率。
- 降低负载：拆分成不同的source可以将查询负载分散到不同的表上，减轻单个表的查询压力，有助于提高数据库的性能。
- 更灵活的管理：每个表有自己的source，可以根据需要对每个source进行独立的配置和管理，更加灵活。
然而，拆分成不同的source也会带来一些额外的管理复杂性，例如需要为每个source单独配置和管理连接信息、捕获参数等。因此，在决定是否拆分之前，你需要权衡这些因素。
如果你决定拆分成不同的source，可以按照以下步骤进行操作：
- 创建多个source：根据需要创建多个source，每个source对应一个表。
- 配置连接信息：为每个source配置相应的连接信息，包括数据库地址、用户名、密码等。
- 设置捕获参数：为每个source设置适当的捕获参数，例如捕获模式、初始化模式等。
- 创建对应的sink：为每个source创建相应的sink，用于将数据写入目标表。
- 调整并行度：根据系统的资源和需求，调整每个source的并行度，以实现最佳的性能。
- 监控和调优：启动CDC任务后，密切监控系统的性能和日志信息，根据实际情况进行调优。
总之，拆分成不同的source可能有助于改善性能和降低数据库负载，但也需要仔细考虑管理的复杂性。在实施之前，建议先进行充分的测试和评估，以确保拆分后的架构能够满足系统的需求。
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