问题一：怎么尝试使用 Flink CDC 3.0 按照官网案例同步 MySQL 数据库到 Doris？
我正在尝试使用 Flink CDC 3.0 按照官网案例同步 MySQL 数据库到 Doris，使用的是以下命令：bash bin/flink-cdc.sh mysql-to-doris.yaml，有人说对于新增加的表，可以通过创建 Savepoint 后再从 Savepoint 重新启动作业。我的问题是，具体怎样使用 flink-cdc.sh 脚本从 Savepoint 重启这样的 CDC 作业呢？我已经在 Flink 的配置文件 conf/flink-conf.yaml 中设置了 Savepoint 存储路径 state.savepoints.dir: hdfs://xxx/flink/flink-savepoints，并成功为我的作业创建了 Savepoint 同时停止了作业，但我不清楚如何使用这个 Savepoint 来重启作业，有相应的命令或步骤吗？
参考答案：
在flink-conf里面手动添加下路径，3.1会把这个参数暴露出来。pipeline，目前不能动态加表，这个参数没有暴露出来。
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问题二：flink CDC处理数据，记录每条数据的变更 大家是用什么技术实现的？
flink CDC处理数据，记录每条数据的变更 大家是用什么技术实现的？
参考答案：
在Flink CDC中处理数据并记录每条数据的变更，通常是通过Change Data Capture（CDC）技术实现的。
Flink CDC是一个基于数据库日志的实时数据集成框架，它能够捕获源数据库的增量变动记录，并将这些变动同步到一个或多个数据目的地。具体来说，实现这一功能的关键技术和步骤包括：
- 使用CDC工具：Flink CDC利用像Debezium这样的CDC工具来采集源数据库的变更日志。这些工具能够识别数据库中的插入、更新、删除等操作，并将这些操作的数据转换成Flink可以处理的格式。
- RowData与RowKind：Flink SQL内部支持了完整的changelog机制。通过重构的TableSource接口，Flink CDC可以将CDC数据转换成Flink认识的格式。在Flink中，每行数据被表示为RowData数据结构，并且附带有RowKind元数据信息，这些信息包括了插入、更新前、更新后、删除等操作类型，这与数据库中的binlog概念类似。
- schema变更自动同步：Flink CDC 3.0提供了schema变更自动同步的功能，这意味着当数据源发生schema变更时，用户无需手动介入，系统会自动同步这些变更，从而大大降低了用户的运维成本。
- 全增量一体化与高级特性：Flink CDC支持全增量一体化、无锁读取、并行读取等高级特性，配合Flink优秀的管道能力和丰富的上下游生态，可以实现高效的数据处理和同步。
- 分布式架构：Flink CDC采用分布式架构，可以在大规模数据集和复杂的数据集成场景中发挥作用，提供高性能和高可靠性的数据同步能力。
综上所述，Flink CDC通过结合CDC技术和Flink自身的数据处理能力，实现了对数据库变更的高效捕获和同步。这些技术的应用使得Flink CDC成为了一个强大的实时数据集成工具，适用于多种数据同步和集成场景。
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问题三：Flink CDC里大家有用 oracle-cdc使用xstream 采集 oracle 的吗？
Flink CDC里大家有用 oracle-cdc使用xstream 采集 oracle 的吗？我这边使用这种方式采集 oracle，存量数据可以采集过来，但是后面数据更新的数据无法捕捉到。开了ck，是怎么从checkpoint 开始重跑的？
参考答案：
在Flink CDC中使用oracle-cdc和xstream采集Oracle数据时，如果遇到存量数据可以采集过来，但后续的数据更新无法捕捉到的问题，这通常与几个关键配置有关。以下是一些可能的原因和解决方案：
- 确保Oracle数据库配置正确：需要确认Oracle数据库已经开启了归档日志和补充日志，因为Flink CDC基于Debezium的LogMiner实现，而LogMiner需要使用这些日志来获取变更数据。
- 检查Flink CDC的配置：确保Flink CDC的配置正确，特别是与checkpoint相关的配置。正确的配置可以帮助Flink CDC从checkpoint开始重跑，捕捉到数据更新。
- 使用XStream模式的注意事项：如果您使用的是XStream模式，需要注意的是，XStream模式只能获取到自启动以来的增量数据，无法获取到存量数据。因此，如果需要存量数据，可能需要使用其他工具如Oracle GoldenGate来进行同步。
- 版本兼容性：确保您使用的Flink CDC版本与Oracle数据库版本兼容。Flink CDC 2.1版本通过引入内置Debezium组件，增加了对Oracle的支持。
- 监控和日志：检查Flink CDC的监控和日志信息，这些信息可以帮助您定位问题所在。例如，查看是否有错误日志提示，或者Flink CDC是否有反压的情况发生。
- 重启作业：如果上述配置都正确无误，您可以尝试停止当前的Flink CDC作业，然后重新创建savepoint并从savepoint重启作业，看是否能够捕捉到数据更新。
综上所述，如果问题依旧存在，建议查阅Flink CDC的官方文档或寻求社区支持，以获得更具体的帮助。同时，也可以考虑在Flink社区论坛或相关技术交流群中提问，那里有许多经验丰富的开发者和用户，他们可能会提供有用的建议或解决方案。
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问题四：现在Flink CDC-3.0.1支持从PG(16.x)的备库复制嘛？
现在Flink CDC-3.0.1支持从PG(16.x)的备库复制嘛？
参考答案：
目前不支持。3.1快发了可以试试，我这边还没做测试，debezium那边说支持，
https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors/pull/3034
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问题五：flink cdc采集mysql数据，异常后以保存点停止，再以保存点启动，出现这个情况怎么办？
flink cdc采集mysql数据，异常后以保存点停止，再以保存点启动，出现最终采集到的数据比源端数据多的问题，有知道这是什么问题造成的吗？
参考答案：
在Flink CDC采集MySQL数据时，如果出现异常后以保存点停止，再以保存点启动，最终采集到的数据比源端数据多的问题，可能是由于以下原因造成的：
- 数据重复：在Flink CDC中，如果任务异常停止并从保存点重新启动，可能会存在数据重复的问题。这可能是由于保存点中的状态没有正确处理，导致部分数据被重复消费。
- 并发问题：如果源端数据库在处理大量并发写入操作时，可能会出现一些并发冲突或数据不一致的情况。这可能导致Flink CDC在恢复任务时，读取到一些不完整或错误的变更数据。
- 配置问题：检查Flink CDC的配置是否正确，特别是与checkpoint和保存点相关的配置。错误的配置可能会导致数据的重复或丢失。
- 版本兼容性：确保您使用的Flink CDC版本与MySQL数据库版本兼容。不同版本之间的兼容性问题可能会导致数据采集的异常。
- 监控和日志：仔细检查Flink CDC的监控和日志信息，这些信息可以帮助您定位问题所在。查看是否有错误日志提示，或者Flink CDC是否有反压的情况发生。
- 网络延迟：在某些情况下，网络延迟或不稳定的网络连接可能导致数据同步出现偏差，从而使得采集到的数据量多于源端。
- 其他系统因素：还需要考虑其他可能影响数据采集的因素，如磁盘IO性能、CPU负载等，这些因素可能会影响到Flink任务的处理能力。
为了解决这个问题，您可以尝试以下步骤：
- 检查配置：重新审查Flink CDC的配置，特别是与checkpoint和保存点相关的配置，确保它们符合最佳实践。
- 排查数据源：检查源端数据库的日志和状态，确认是否存在并发冲突或其他异常情况。
- 升级版本：如果使用的是较旧的Flink CDC版本，考虑升级到最新版本，以获得更好的稳定性和兼容性。
- 社区支持：如果问题依然存在，建议寻求Flink社区的支持，提供详细的错误日志和相关信息，以便得到更专业的帮助。
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