Flink SQL的问题，oracle to oracle，有啥好解决方法吗？

• 1.检查数据类型匹配:
  确保源表和目标表对应字段的数据类型完全一致，特别是涉及可能触发ORA-01461错误的LONG类型字段。确认是否有以下情况：

源表中的某字段实际数据长度超过了目标表中相应字段的最大允许长度，导致Flink SQL在插入时尝试将其作为LONG值处理。
目标表中的某个字段被错误地定义为了LONG类型，而源表对应的字段不是LONG类型，或者数据不应被当作LONG处理。

• 2.转换数据类型:
  如果源表和目标表之间的数据类型确实不兼容，需要进行数据类型的调整以避免冲突：

更改目标表结构：将目标表中引发问题的LONG类型字段更改为更适合实际数据的类型，如CLOB或VARCHAR2。请确保新类型能够容纳源表中相应字段的所有可能值，并且符合业务需求。进行此类更改前，请务必备份数据并考虑对相关应用的影响。

ALTER TABLE SINK_XXX MODIFY COLUMN problem_column CLOB;
-- 或者
ALTER TABLE SINK_XXX MODIFY COLUMN problem_column VARCHAR2(适当长度);

在Flink SQL中进行类型转换：如果无法直接修改目标表结构，可以在Flink SQL查询中显式转换源表中可能引起问题的字段类型，使其与目标表的LONG列兼容。这通常通过CAST函数实现。但请注意，这要求源数据的实际内容确实适合存储为LONG类型。

INSERT INTO SINK_XXX
SELECT CAST(column1 AS LONG), ..., CAST(columnN AS LONG)
FROM SRC_XXX;

• 3.检查并调整Flink SQL配置:
  确保Flink作业或连接器配置中与Oracle数据类型处理相关的设置正确无误。有时，特定的JDBC驱动或Flink连接器设置可能导致数据类型映射问题。查阅Flink官方文档或相关连接器文档，了解如何配置与Oracle数据库交互时的数据类型处理。

• 4.验证Flink SQL查询逻辑:
  检查SELECT语句是否确实包含了所有必要的字段，并且这些字段与目标表的结构完全匹配。如果源表包含额外的或不兼容的字段，可能会无意中触发类型转换错误。确保只选择那些可以直接映射到目标表相应列的字段，或者对不匹配的字段进行适当的处理。

• 5.排查Flink作业内部错误:
  如果上述常规解决方案无效，可能存在Flink作业内部处理数据时的错误，如序列化、反序列化或数据缓冲阶段的问题。这时可能需要进一步查看Flink作业的日志、堆栈跟踪以及任何相关的中间结果，以确定是否存在内部处理逻辑导致的错误。

这个通常是SQL有问题，可以通过工具调试SQL，比如或将字段值进行转换。
问题如果解决了，是否可以把您的解决方法分享给大家，让大家免于踩坑。