问题一：Flink CDC MySQL按天分表同步CDC这块有什么好建议吗？
Flink CDC MySQL按天分表同步CDC这块有什么好建议吗？主要是应该怎么配置订阅
参考答案：
在 Flink CDC MySQL 中按天分表同步 CDC，可以使用以下配置和建议：
1. 使用时间戳字段 ：首先，确保您的 MySQL 表中有一个时间戳字段（如 created_at），用于记录每条记录的创建时间。
2. 设置时间属性 ：在 Flink CDC 的 Source Config 中，设置 debezium-sql-connector.history.kafka.bootstrap.servers 为 Kafka 服务器地址，并设置 debezium-sql-connector.history.kafka.topic 为您要使用的 Kafka topic。同时，设置 debezium-sql-connector.snapshot.mode 为 initial，以便从源数据库的初始快照开始捕获数据。
source: type: source properties: ... # Kafka server address debezium-sql-connector.history.kafka.bootstrap.servers: "localhost:9092" # Kafka topic debezium-sql-connector.history.kafka.topic: "your-topic" # Start from the initial snapshot of the source database debezium-sql-connector.snapshot.mode: "initial" ...
3. 使用自定义逻辑进行分表 ：在 Flink SQL 中，您可以编写一个 UDF（用户自定义函数）来根据时间戳字段将数据写入不同的 Kafka topic。例如，您可以创建一个名为 partition_by_date 的 UDF，该函数接受一个时间戳参数，并根据日期将其映射到相应的 Kafka topic。然后，在您的 Flink SQL 查询中使用此 UDF。
CREATE TEMPORARY FUNCTION partition_by_date(timestamp BIGINT) RETURNS STRING AS '...'; -- Your implementation here INSERT INTO your_output_topic (...) SELECT ..., partition_by_date(your_timestamp_column) FROM your_source_topic;
这样，您就可以根据每天的数据将它们写入不同的 Kafka topic，从而实现按天分表同步 CDC。
关于本问题的更多回答可点击进行查看：
https://developer.aliyun.com/ask/587225
问题二：请问Flink CDC任务结束后 回调处理怎么弄呢?
请问Flink CDC任务结束后 回调处理怎么弄呢?
参考答案：
在 Flink CDC 任务结束后，您可以使用 ProcessFunction 或 DataStream API在 Flink CDC 任务结束后，您可以使用ProcessFunction或DataStream API中的addSink` 方法添加一个回调处理。以下是两种方法的示例：
1. 使用 ProcessFunction
首先，创建一个继承自 ProcessFunction 的类，并重写 processElement、onTimer 和 close 方法。在 processElement 方法中处理数据流中的元素，在 onTimer 方法中设置回调逻辑，最后在 close 方法中执行清理操作。
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction; import org.apache.flink.util.Collector; public class MyProcessFunction extends KeyedProcessFunction<String, String, String> { @Override public void processElement(String value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception { // 处理数据流中的元素 out.collect(value); } @Override public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception { // 设置回调逻辑 System.out.println("Flink CDC任务结束，执行回调处理"); } @Override public void close() throws Exception { // 执行清理操作 System.out.println("关闭资源"); } }
然后，将创建的 MyProcessFunction 添加到您的 Flink CDC 任务中。例如，如果您使用的是 DataStream API，可以这样做：
```java
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.CoMapFunction;
关于本问题的更多回答可点击进行查看：
https://developer.aliyun.com/ask/587224
问题三：请问一下Flink CDC为什么不会打印AAA...AAA, 我在idea运行就可以?
请问一下Flink CDC为什么不会打印AAA...AAA, 我在idea运行就可以? 
./flink run -c cn.hy.executor.PlatFormPhoneExecutor -p 2 ../Experiment-1.0-SNAPSHOT.jar
参考答案：
去tm的控制台才可以看到
关于本问题的更多回答可点击进行查看：
https://developer.aliyun.com/ask/587223
问题四：Flink CDC为啥划分600个chunk在执行了4个就停了呢?
Flink CDC为啥划分600个chunk在执行了4个就停了呢? 
参考答案：
Flink CDC划分600个chunk在执行了4个就停了，可能是由于以下原因之一：
- 网络问题：如果网络连接不稳定或中断，可能会导致任务在执行过程中停止。请检查网络连接是否正常，并确保Flink CDC和TiDB之间的网络通信畅通。
- 配置问题：Flink CDC的配置参数可能不正确，导致任务无法正常执行。请检查Flink CDC的配置参数是否正确，并根据需要进行调整。
- 资源限制：如果Flink集群的资源（如CPU、内存等）不足，可能会导致任务在执行过程中停止。请检查Flink集群的资源使用情况，并根据需要增加资源。
- 数据问题：如果TiDB中的数据存在问题（如重复、缺失等），可能会导致任务在执行过程中停止。请检查TiDB中的数据是否正确，并修复任何问题。
关于本问题的更多回答可点击进行查看：
https://developer.aliyun.com/ask/587222
问题五：mysql开启了 服务端客户端双向验证, Flink CDC是否可以正常使用呢?
mysql开启了 服务端客户端双向验证, Flink CDC是否可以正常使用呢? 各位大佬,有测试过没？
参考答案：
本质是伪装成mysql的子节点来接受binlog文件的 ，
关于本问题的更多回答可点击进行查看：
