问题一：flink cdc3.0实现整库同步，有哪几种方式啊？
flink cdc3.0实现整库同步，有哪几种方式啊。一种是通过pipeline的方式，另一种是使用datastream api，还有别的方式吗？使用 sql 的话，只能实现分库分表同步，不能实现整库同步吧？
参考答案：
只有上述两个办法。
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问题二：Flink CDC里对于flink 的sink，上游有增删改的情况下，有什么推荐的组件吗？
Flink CDC里对于flink 的sink，上游有增删改的情况下，有什么推荐的组件吗？
参考答案：
对于Flink CDC 2.3.0，目前社区还没有计划支持TiDB 6.5版本。建议您关注社区的更新动态，以便了解何时会支持该版本。
对于您提到的一个包含200-300个字段的表，Flink CDC应该可以支持。但是，由于表的大小和复杂性可能会影响CDC的性能和稳定性，建议您在实际应用中进行充分的测试和优化。
对于Flink的sink组件，当上游有增删改操作时，推荐使用Debezium作为sink组件。Debezium是一个开源的、分布式的、可扩展的事件流平台，它可以与多种数据库系统（如MySQL、PostgreSQL等）一起使用，并支持增量同步和事务处理。
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问题三：Flink CDC如果不使用pipeline这种方式，flink cdc 3.0 支持表结构变更吗？
Flink CDC里如果不是使用pipeline这种方式，flink cdc 3.0 支持表结构变更吗？
参考答案：
datastream方式支持mysql 几个支持获取schemachange，但是需要你自己手动处理，或者参考dinky开发平台的整库同步。
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问题四：Flink CDC里静态变量不能做全局吗？
Flink CDC里静态变量不能做全局吗，我看我这样在main方法赋值后，到别的类拿不到，本地可以拿到，服务器就不行，这怎么办？ 
参考答案：
要用trainsien。用进程不行，就算启动几个taskmanager，他们之间的静态变量被赋值也可能不一，这样本地调试不会报空指针异常。
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问题五：Flink消费kafka数据丢失的问题怎么解决？
Flink消费kafka数据丢失的问题怎么解决？
参考答案：
Flink消费Kafka数据丢失的问题可能涉及多个环节，如Flink的消费模式、程序的稳定性、数据链路等。以下是一些建议的解决方法：
- 消费模式选择：Flink提供了不同的消费模式，包括latest和earliest。latest模式从最新的offset开始消费，而earliest模式从最早的offset开始。为了确保Kafka的数据不丢，建议使用earliest模式。如果确实需要使用latest模式，确保程序的稳定性，或者考虑使用其他工具如Spark Structured Streaming。
- 检查逻辑：首先，确认Flink job的逻辑是否正确。例如，可以读取原始日志文件数据源，然后使用相同的逻辑进行消费，看是否真的存在数据丢失。
- 数据链路检查：从业务反馈的日志丢失情况出发，对比微服务的原始日志与落在ES中的最终日志，以确定问题可能出现在哪些数据链路环节，如Kafka写入、Flink消费、ES存储等。
- 窗口聚合与ES存储：如果Flink的消费架构涉及到窗口聚合并存储到ES，需要确保Flink的稳定性。例如，某天晚上Flink挂机未及时发现，可能会导致数据丢失。可以考虑配置Kafka对offset的处理方式，如从最后一个Kafka offset开始消费。
- 异常捕获与脏数据处理：在复杂的Flink Job中，每个算子都可能出现脏数据或不合法数据。虽然可以在某些算子中使用大的try-catch进行异常捕获，但这并不是长久之计。因此，建议对脏数据进行过滤，并对整个Job进行稳定性增强。
总之，解决Flink消费Kafka数据丢失的问题需要综合考虑多个方面，包括消费模式选择、程序逻辑、数据链路和异常处理等。
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