问题一：flink cdc同步数据至doris的时候，大家是怎么处理更新业务的？
flink cdc同步数据至doris的时候，大家是怎么处理更新业务的，我看doris只有Unique Key模型才能被更新？
参考答案：
Flink Doris Connector 连接器文档 https://doris.apache.org/docs/ecosystem/flink-doris-connector/
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https://developer.aliyun.com/ask/483504?spm=a2c6h.13066369.question.33.2ac075ebtSzriq
问题二：flink cdc 同步polar db 数据，有办法跳过 全量拉取的环节？
flink cdc 同步polar db 数据，有办法跳过 全量拉取的环节？，尝试同步了一下，dba反馈IO偏高。
参考答案：
在 Flink CDC 中，同步 PolarDB 数据时可能需要进行全量拉取的环节，但可以通过一些方法来跳过或减少全量拉取的操作。
1. 使用初始化快照：在 Flink CDC 的配置中，可以设置使用初始化快照（initial_snapshot）模式。这样，在启动时只会拉取最新的数据，而不是全量拉取历史数据。您可以根据业务需求来配置是否需要初始化快照模式。
2. 增量拉取：Flink CDC 默认是使用增量拉取（binlog）的方式来捕获和同步数据库的变更。相较于全量拉取，增量拉取的 IO 开销通常较低。确保 Flink CDC 正确配置了 binlog 相关参数，并按需调整同步频率等配置。
3. 分区逐步恢复：如果您的数据量很大，可以考虑分区逐步恢复的策略。将数据按照分区进行同步，逐步增加对应分区的同步范围，以降低一次性全量拉取带来的 IO 压力。
4. 调整并行度和资源配置：通过调整 Flink 程序的并行度和资源配置，可以控制数据同步的速度和压力。适当提高并行度和资源分配可能会加快同步速度，但也需要确保底层数据库和 Flink 集群的资源能够支持。
请注意，以上方法可以帮助您跳过或减少全量拉取的环节，但具体的操作和适用性可能需要结合您的业务需求和实际场景来评估和调整。建议在使用 Flink CDC 同步数据时，根据实际情况进行综合考虑和优化，以达到合理的同步速度和资源利用效率。
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问题三：Flink CDC sqlserver-cdc同步1000W左右数据量到pg库，sqlserver？
Flink CDC sqlserver-cdc同步1000W左右数据量到pg库，sqlserver日志文件设置的初始10G、最大200G，日志利用率45~80%左右，每次只能同步200~500W左右的数据量到pg，就一直是阻塞等待状态了，只有手工反复重启sqlserver反向代理，数据才能完整的推到下游pg库，sqlserver日志等待模式状态为REPLICATION， 请问这种情况是啥原因导致的，咋个优化法？
参考答案：
Flink CDC 可以通过 sqlserver-cdc 连接器来同步 SQL Server 数据库的数据到 PostgreSQL 数据库。
要使用 sqlserver-cdc 连接器，需要安装 sqlserver-jdbc 驱动。
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问题四：flink cdc同步数据至doris的时候，大家是怎么处理更新业务的？
flink cdc同步数据至doris的时候，大家是怎么处理更新业务的，我看doris只有Unique Key模型才能被更新？
参考答案：
doris只能用这个模型才能实现删除和更新操作
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问题五：Flink CDC 我本地启动一分钟只能 同步将近一千条数据？
大佬们Flink CDC 我本地启动一分钟只能 同步将近一千条数据？这是慢还是快
参考答案：
这是慢，
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