Flink CDC中我通过dinky整库同步的，怎么如何干预参数问题？

在Flink CDC中，干预参数问题主要涉及到一些配置和连接的优化。首先，您可以在MySQL CDC表的WITH参数中加上 'debezium.database.history.store.only.monitored.tables.ddl'='true' 和 'debezium.database.exclude.list'='mysql' 两个参数来避免报错。这两个参数可以帮助Flink CDC更好地理解你的数据库结构以及需要监控的变化。

其次，如果您使用的是Flink SQL，那么请确保您正在使用的jar包是flink-sql-connector-mysql-cdc，而不是flink-connector-mysql-cdc。因为flink-sql-connector-mysql-cdc修复了一些冲突问题，可以提供更好的使用体验。

此外，如果遇到SSL验证问题，别忘了开启强制的SSL检验，并确保useSSL选项被设置为true才能成功连接到mysql。

Flink CDC中的DataStream API提供了一些方法来干预数据流的参数。这些方法主要包括map、flatMap、filter、union等。

例如，如果你想修改数据的某些字段，你可以使用map方法：

DataStream<Row> dataStream = ...;
dataStream.map(new MapFunction<Row, Row>() {
    @Override
    public Row map(Row value) throws Exception {
        value.setField(0, "new_value");
        return value;
    }
});

在这个例子中，我们使用map方法将数据流中的第一个字段的值设置为"new_value"。

如果你想根据某些条件过滤数据，你可以使用filter方法：

DataStream<Row> dataStream = ...;
dataStream.filter(new FilterFunction<Row>() {
    @Override
    public boolean filter(Row value) throws Exception {
        return value.getField(0).equals("filter_value");
    }
});

在这个例子中，我们使用filter方法过滤出第一个字段的值为"filter_value"的数据。