问题一：我如果使用这种方式在 Docker 以 App mode 运行 FlinkTask，它不需要启动吗？
请问各位大佬，我如果使用这种方式在 Docker 以 App mode 运行 Flink Task，它不需要启动 Task Manager 吗？而且是每次添加一个Task都需要专门添加一个network吗？
参考答案：
在 Docker 中以 App mode 运行 Flink 任务，确实不需要启动 TaskManager。App mode 是一个轻量级的 Docker 运行模式，它允许你直接运行应用程序，而不需要创建和管理一个完整的 Docker 容器网络。
当你在 Docker 中以 App mode 运行 Flink 任务时，Flink 会将任务直接打包到 Docker 镜像中，然后通过 Docker 的 App mode 运行这个镜像。这种方式不需要启动 TaskManager，因为所有的任务都包含在同一个 Docker 容器中。
至于网络配置，通常情况下，你不需要为每个 Task 都添加一个网络。在 App mode 下，Flink 会将任务打包到同一个镜像中，并且这个镜像会使用默认的网络设置。如果你需要与其他容器或外部网络通信，你可以通过 Docker 的网络配置选项来设置。
例如，你可以使用 Docker 的 --network 选项来指定容器连接到哪个网络，或者使用 -p 或 -P 选项来暴露端口，以便从外部访问容器内的服务。
总的来说，使用 Docker 的 App mode 运行 Flink 任务可以简化部署和运维流程，但是它也有其局限性，例如，你可能无法利用 Docker 的多容器网络功能来创建复杂的应用程序拓扑。
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问题二：我们关联进行数据处理后需要实时更新维表。Flink这个维表更新怎么保证是在逻辑处理以后呢？
我们关联进行数据处理后需要实时更新维表。Flink这个维表更新怎么保证是在逻辑处理以后呢？ 
参考答案：
在Apache Flink中，处理实时数据流时，维表（Dimension Table）的更新通常通过侧输出流（Side Outputs）或广播状态（Broadcast State）来实现，并确保在逻辑处理之后正确地应用这些更新。这里将详细介绍如何使用这两种机制来管理维表的更新。
- 使用侧输出流（Side Outputs）
侧输出流是Flink的一种特性，允许你将数据流中的特定部分输出到除了主输出流之外的其他流中。然而，侧输出流本身并不直接支持维表的更新逻辑。它更多地用于将不符合主逻辑路径的数据输出到另一个流中，比如用于错误处理或额外的数据分析。
虽然侧输出流不直接解决维表更新问题，但你可以将维表更新的请求发送到侧输出流，然后在外部系统（如数据库或缓存）中处理这些更新请求，之后这些更新通过某种机制（如轮询、订阅更新等）被Flink任务读取并应用到维表中。
- 使用广播状态（Broadcast State）
广播状态是Flink处理维表更新更常用的方式。在这种模式下，你可以将维表或维表的更新作为广播流发送，并将其广播到所有的并行任务实例中。这样，每个任务实例都可以在其本地维护一个维表的副本，并在处理主数据流时实时更新这个副本。
步骤概述：
定义维表广播流：首先，你需要有一个维表或维表更新的数据流。这个数据流被标记为广播流。
配置广播状态：在Flink任务中，你需要配置一个BroadcastState来接收并存储这些维表更新。这通常涉及到使用BroadcastProcessFunction，它允许你处理主数据流并同时访问广播流中的维表数据。
更新维表：在BroadcastProcessFunction中，你可以根据广播流中的更新来更新本地的维表副本。
使用维表数据进行逻辑处理：在BroadcastProcessFunction的processElement方法中，你可以访问更新后的维表数据，并将其用于处理主数据流中的事件。
优势：
实时性：维表更新可以实时地应用到数据流处理中。
可扩展性：通过广播机制，维表更新可以高效地分发到所有任务实例。
灵活性：可以处理复杂的维表更新逻辑，包括增量更新和完全替换。
注意：
确保维表的大小适中，以避免对内存造成过大压力。
考虑到网络延迟和广播状态的分发效率，可能需要优化维表更新的频率和大小。
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问题三：我该在Flink什么位置设置才能是insert into select 一直运行下去直到手动停止？
我的insert into select 作业自动变成已完成状态，我想让他一直保持运行状态，是需要添加 execution.checkpointing.interval=10这个参数哇。但是上次此时发现这个参数在sql中是不生效的，我该在Flink什么位置设置才能是insert into select 一直运行下去直到手动停止？
参考答案：
我测试过holo到holo，是可以实现您的需求的，作业会一直运行
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问题四：是不是每一个批处理都要启动和销毁一次flink的job manager？
Flink 这个批处理耗时也太长了点儿吧！是不是每一个批处理都要启动和销毁一次flink的job manager？ 
参考答案：
在Flink中，JobManager是负责协调和管理作业执行的组件。对于批处理作业（也称为批作业或批处理流），JobManager的行为取决于Flink集群的运行模式和作业的配置。以下是几种不同情况下JobManager的行为：
常规批处理作业：对于常规的批处理作业，通常在作业提交后启动JobManager，并在作业执行完成后销毁。这意味着每个批处理作业都有自己的JobManager实例，它在作业开始时启动，并在作业结束时关闭。
Flink Per-Job Clusters：在这种模式下，每个作业都有自己的集群，包括JobManager和TaskManager。作业提交时启动集群，作业完成后，整个集群包括JobManager会被销毁。
Flink Session Clusters：在这种模式下，Flink集群长期运行，可以接受并执行多个作业。JobManager和TaskManager作为集群的一部分，不会在单个作业完成后销毁，而是继续运行以服务于其他作业。
Flink Application Mode：在Application Mode中，作业的生命周期与JobManager的生命周期是一致的。当作业完成时，JobManager会销毁，但这种方式通常用于轻量级的流处理作业。 你看看呢
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问题五：使用flink oceanbase cdc时提示找不到方法 flink版本是1.18
参考答案：
在使用 Flink 连接到 OceanBase 数据库并启用 CDC（Change Data Capture）时，如果你遇到了“找不到方法”的错误，这通常意味着 Flink CDC Connectors 的版本与你的 Flink 版本不兼容，或者你可能没有正确地添加或配置所需的依赖。
首先，确保你正在使用的 Flink CDC Connectors 支持 Flink 1.18。你可以查看 Flink CDC Connectors 的官方文档或 GitHub 仓库中的 pom.xml 文件来确认支持的 Flink 版本。
以下是一个基本的步骤和代码示例，用于在 Flink 1.18 中使用 OceanBase CDC Connectors（请注意，OceanBase 官方可能没有直接提供 Flink CDC Connectors，这里假设你正在使用一个兼容的第三方库或自己实现的 Connectors）：
添加 Maven 依赖
在你的 Flink 项目的 pom.xml 文件中，添加 Flink CDC Connectors 的依赖。如果 OceanBase 没有官方的 Flink CDC Connectors，你可能需要找到一个第三方的或者自己实现。 
确保 groupId、artifactId 和 version 是正确的。
- 配置 Flink 作业
在你的 Flink 作业中，配置 OceanBase CDC 源。这通常涉及到定义源表的 DDL 语句。 
提交 Flink 作业
使用 env.execute("Your Job Name"); 提交 Flink 作业。
- 调试和排错
如果仍然遇到“找不到方法”的错误，请检查以下几点：
确保你添加的 Flink CDC Connectors 依赖与你的 Flink 版本兼容。
查看 Flink CDC Connectors 的文档，确保你正确地配置了所有必要的参数。
检查你的代码是否有拼写错误或使用了错误的方法/类。
如果有可用的，查看 Flink CDC Connectors 的日志文件或异常堆栈跟踪以获取更多信息。
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