问题一：Flink CDC里mysql8 然后不是默认开始了binlog吗？
Flink CDC里我用的mysql8 然后不是默认开始了binlog吗。然后我运行github上面的demo 并且设置了 startupOptions 但是控制台还是没有输出数据这是怎么回事？
参考答案：
是binlog生成日志的问题。
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问题二：Flink CDC 3.0对PostgreSQL的同步问题是否有专门的debezium 代码分支？
Flink CDC 3.0对PostgreSQL的同步问题，另外，我发现Flink CDC 3.0里面使用的debezium 1.9.7.Final， 下载它的源码发现它只能支持JDK11以上版本，但是Flink CDC 3.0支持的JDK版本可以是1.8， 请问是否有专门的debezium 代码分支？ 
参考答案：
用1.8也可以。
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问题三：Flink CDC里为什么这样写不生效？
Flink CDC里为什么这样写不生效？debezium.column.exclude.list。 
参考答案：
试下column.exclude.list =schemaName.tb.column。 
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问题四：Flink CDC里为什么我运行好了demo没有数据出来？
Flink CDC里为什么我运行好了demo没有数据出来？public class MySqlCDCSourceExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
MySqlSource mySqlSource = MySqlSource.builder()
.hostname("localhost")
.port(3306)
.databaseList("demo") // set captured database
.tableList("demo.answer_paper") // set captured table
.username("root")
.password("Hadoop.123456")
.deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // converts SourceRecord to JSON String
.build();
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // enable checkpoint env.enableCheckpointing(3000); env .fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL Source") // set 4 parallel source tasks .setParallelism(4) .print().setParallelism(1); // use parallelism 1 for sink to keep message ordering env.execute("Print MySQL Snapshot + Binlog"); }
}
参考答案：
根据cdc文档来部署。scan.startup.mode：initial。或者你设置下 startupOptions。
我用的是这个。
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问题五：FLINKCDC无法同步，知道是什么原因吗？
我使用Flink CDC 3.0对mysql整库同步到starrock中，现在任务已经创建好了，mysql的表和数据都同步到starrock中了，现在发现的问题是,我16点16分在mysql源表中修改了某张表的数据，starrock目标表数据无法同步，知道是什么原因吗？binlog我是开启的了。checkpoint 开启，是在mysql-to-starrock.yaml中设置scan.incremental.close-idle-reader.enabled=true
吗？ 
参考答案：
关于你提到的问题，Flink CDC任务无法实时同步MySQL到StarRocks中修改的数据，可能的原因有以下几个方面：
- 延迟问题：
- 即使binlog已经开启，从MySQL修改数据到数据同步至StarRocks的过程中可能会有一定的延迟。延迟原因可能是网络延迟、Flink CDC处理速率、下游系统处理能力等因素。
- 配置问题：
- 你提到了
scan.incremental.close-idle-reader.enabled=true，这个配置项主要是关闭空闲读取器以释放资源，而不是直接影响实时同步的能力。对于实时同步，关键在于Flink CDC是否正确配置了实时读取MySQL binlog并将其转换为流式数据流。
- Checkpoint间隔与延迟：
- Flink CDC任务的checkpoint间隔可能较大，导致在checkpoint之前修改的数据未能及时同步。检查checkpoint配置是否合理，适当缩短checkpoint interval可以有助于更快地反映源端的变化。
- 缓冲区满或背压：
- 如果Flink CDC任务内部或下游Sink（这里是StarRocks）处理速度跟不上上游数据的产生速度，可能会造成缓冲区积压，从而导致数据同步延迟。
- StarRocks端同步配置：
- 确保StarRocks端的sink配置正确，包括连接参数、表映射、并发写入参数等，以确保StarRocks能够及时、正确地接收并处理来自Flink CDC的数据流。
- Flink CDC任务健康状况：
- 检查Flink CDC任务是否处于健康运行状态，有没有发生故障或者重启，这会影响任务的连续性。
- MySQL binlog格式与Flink CDC兼容性：
- 确保MySQL的binlog格式与Flink CDC使用的连接器兼容，并且能够正确解析和处理UPDATE事件。
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