问题一：Flink CDC里有没有flink从mysql到clickhouse的相关文档学习呀？
Flink CDC里有没有flink从mysql到clickhouse，还有mysql到mysql相关计算的demo学习一下呢？
参考答案：
关于Flink CDC从MySQL到ClickHouse以及MySQL到MySQL的相关计算Demo，阿里云社区、Apache Flink官方文档或GitHub上的开源项目中可能有实例代码供参考学习。例如，在Flink官方文档中，通常会有不同数据源和接收器的连接器配置示例，而针对特定场景下的实战案例则可能需要通过搜索相关教程或博客文章获取。
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问题二：Flink CDC3.0增量读取source时，是自动根据库表了么？有没有issue或者其他介绍呀？
Flink CDC3.0增量读取source时候，是自动根据库表了么，有没有issue或者其他介绍呀？
参考答案：
Flink CDC 3.0在设计上支持动态分区和并行度调整，这意味着source端读取的数据可以根据sink的并行度有效地分发到不同的TaskManager。Sink端可以配置分区策略，如基于字段值的动态分区插入，这样就可以按照表或者其他特性将数据分布到不同分区中。但是请注意，自动根据库表进行分发的具体实现细节需要查看Flink CDC最新版本的官方文档以获得准确信息。
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问题三：Flink CDC可以直接升级里面的Debezium版本吗 ？
Flink CDC可以直接升级里面的Debezium版本吗 ？
参考答案：
升级是需要做适配的，尤其大版本升级，接口都不一定兼容。
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问题四：Flink CDC里在使用rocksdb作为状态后端，并且使用全量checkpoint，不会这样吗？
Flink CDC里在使用rocksdb作为状态后端，并且使用全量checkpoint，不会触发FULL_STATE_SCAN_SNAPSHOT清理策略？
参考答案：
当使用RocksDB作为状态后端时，Flink CDC的全量checkpoint会保存所有的状态信息，包括CDC读取的offset等关键状态。关于FULL_STATE_SCAN_SNAPSHOT清理策略，它是指在某些情况下，RocksDB的状态恢复可能需要扫描所有SST文件来生成快照。然而，对于Flink CDC而言，如果正确且频繁地做checkpoint，理论上不应该触发此类全量扫描，因为它会定期持久化必要的状态，以便在故障恢复时快速定位和恢复。不过，具体的清理策略和行为可能会受到Flink版本、RocksDB配置以及其他设置的影响，因此需要查阅对应版本的文档以确认最佳实践。
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问题五：两个数据表能同时使用FlinkCDC来同步数据吗？A给B同步数据，B也需要给A同步，这样会冲突吗？
两个数据表能同时使用FlinkCDC来同步数据吗？A给B同步数据，B也需要给A同步，这样会冲突吗？
参考答案：
从cdc框架来说不会冲突，就是读日志和写入吧。但是业务上很可能冲突，这需要你自己判断吧。比如，是否会导致写入时主键已存在导致冲突；再比如是否会导致A表修改写入B，又从B读取写入A, 以此类推导致循环写入了。这种要根据你自身业务上来进行过滤判断吧，比如通过双流join或者维表过滤，具体的方案也没法给出来。
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