问题一：Flink CDC里Lookup Join之后，再分组聚合，为什么跑了两天之后有点数据开始从0聚合？
Flink CDC里Lookup Join之后，再分组聚合，为什么跑了两天之后，有点数据开始从0开始聚合了啊？有的数据是正常的，有的数据的清0了，我这边没有设置TTL，状态也会过期吗？
参考回答：
在Flink CDC中进行Lookup Join操作后再进行分组聚合，如果出现数据从0开始聚合的情况，这可能是由于状态后端的过期机制导致的。Flink提供了不同的状态后端来存储作业的状态，每种状态后端都有其特定的配置和行为。即使没有显式设置TTL（Time-To-Live），状态后端可能因为其他原因如内存限制而清除老的状态数据。
为了解决这个问题，您可以考虑以下几个方面：
- 检查状态后端配置：确认您使用的状态后端的配置是否正确。例如，如果您使用的是RocksDBStateBackend，可能需要调整其存储大小或刷盘策略。
- 状态后端的选择：根据您的具体需求选择合适的状态后端。例如，如果状态数据量非常大，可能需要选择支持外部存储的状态后端。
- 监控状态大小和TTL：监控状态的大小和TTL设置，确保状态不会因为达到最大值而被清除。
- 代码逻辑检查：检查您的Flink作业代码，确保没有逻辑错误导致状态被错误地重置。
- 版本兼容性：确保您使用的Flink CDC版本与Flink版本兼容，并且已经过充分的测试。
- 日志和监控：查看Flink的日志和监控指标，以获取更多关于状态被清除的详细信息。
- 社区支持：如果问题依然无法解决，可以考虑寻求Flink社区的帮助，可能有其他用户遇到过类似的问题并找到了解决方案。
总之，Flink CDC是一个强大且不断发展的工具，但在实际生产环境中使用时，确实需要基于充分的实践测试来确保稳定性和可靠性。如果您遇到数据不一致的问题，务必仔细检查所有可能的原因，并采取相应的措施来解决问题。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/594730
问题二：Flink CDC里现在3.0有详细的文档没有？
Flink CDC里现在3.0有详细的文档没有？
参考回答：
Flink CDC 3.0有详细文档，并且从2.x版本到3.0版本，Flink CDC发生了显著变化，特别是在处理大数据量ETL任务方面有了改进。
Flink CDC 3.0版本的发布标志着其从一个数据变更捕获的数据源发展成为了基于Flink的端到端流式ETL数据集成框架。社区首先支持实时同步MySQL数据至Apache Doris和StarRocks两条链路。这一版本的推出意味着用户现在可以利用更加完善的工具集来处理数据集成任务。
Flink CDC 2.x版本在处理多张大表（例如每张表拥有上亿条记录）时可能会遇到性能瓶颈。这些问题在3.0版本中得到了优化，通过引入新的架构和技术改进来提升处理能力。例如，3.0版本可能包含了对并发读取、检查点以及无锁读取等方面的重大改进，这些都是为了提高处理大数据集时的系统性能和稳定性。
综上所述，如果您正在考虑使用Flink CDC进行大规模的ETL操作，升级到3.0版本将可能会带来更好的性能和更丰富的功能。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/594731
问题三：Flink CDC里这个错误怎么解决？
Flink CDC里这个错误怎么解决？cdc Caused by: org.apache.kafka.connect.errors.DataException: Invalid value: null used for required field: "day_type", schema type: STRING
参考回答：
这个错误是由于Kafka Connect在处理数据时遇到了一个无效的值。具体来说，它发现"day_type"字段的值为null，而该字段在schema中被定义为STRING类型，并且是必需的。
要解决这个问题，您需要确保源数据中"day_type"字段的值不为null。您可以检查源数据并修复任何导致此问题的异常值或缺失值。另外，您还可以考虑在Kafka Connect的配置文件中设置"day_type"字段为非必需（OPTIONAL）或者提供一个默认值，以便在源数据中缺少该字段时仍然可以正常处理数据。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/594735
问题四：Flink CDC里 oblogproxy的问题是怎么解决的？
Flink CDC里 oblogproxy的问题是怎么解决的？我们找ob原厂他们说不提供2.x对应的oblogproxy怎么办？ 
参考回答：
Flink CDC 是一个用于捕获数据库变化的工具，它可以实时地将数据库中的数据变更同步到 Flink 流处理平台中。而 oblogproxy 是用于将 OceanBase 数据库的 binlog（二进制日志）转换成可以被 Flink CDC 消费的格式。
如果你们的 OceanBase 版本是 2.x，而原厂的 oblogproxy 不支持这个版本，可以考虑以下几种解决方案：
- 自定义实现: 可以考虑自己实现一个
oblogproxy。这需要深入理解 OceanBase 的 binlog 格式以及 Flink CDC 的消费格式，工作量较大。 - 降级: 如果由于各种原因无法实现自定义的
oblogproxy，那么可以考虑降级到 OceanBase 的一个较早版本，这个版本应该是有现成的oblogproxy支持的。 - 其他工具: 如果以上方案都无法实现，那么还可以考虑使用其他工具或方法来实现数据库数据的实时同步，例如使用其他支持 OceanBase 2.x 的 CDC 产品。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/594737
问题五：Flink CDC里flink sql 有啥内置函数 可以将 51,51 变成 [51,52] 吗？
Flink CDC里flink sql 有啥内置函数 可以将 51,51 变成 [51,52] 吗？
参考回答：
问题一：Flink CDC中没有内置函数可以将51,51变成[51,52]。split也不是内置函数。
问题二：Flink CDC中没有内置函数可以直接进行数组去重或数组对比。但是，你可以使用其他方法来实现这些功能。
对于数组去重，你可以使用DISTINCT关键字来对数组元素进行去重。例如：
SELECT DISTINCT column_name FROM table_name;
对于数组对比，你可以使用UNNEST函数将数组拆分为多行，然后使用JOIN操作进行对比。例如：
SELECT a.value FROM (SELECT UNNEST(array1) AS value FROM table_name) AS a LEFT JOIN (SELECT UNNEST(array2) AS value FROM table_name) AS b ON a.value = b.value WHERE b.value IS NULL;
这个查询将返回在array1中存在但在array2中不存在的元素。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/594744
