问题一：
flink cdc3 pipeline获取到源端元数据变化之后任务阻塞很久有什么优化办法吗？
参考回答：
可以参考下这个：https://hudi.apache.org/docs/flink-quick-start-guide
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https://developer.aliyun.com/ask/596377?spm=a2c6h.13066369.question.1.283f3f33Ih13K5
问题二：flink cdc有hudi的connector吗？怎么我在flink cdc 3.0里没见到？
flink cdc有hudi的connector吗？怎么我在flink cdc 3.0里没见到？要实现pipeline配置文件方式提交mysql cdc到hudi，是不是要自己开发个hudi的connector？ 
参考回答：
hudi有flink的connector的。 
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问题三：flink cdc采集binlog到kafka极限是多少呀？多并行度，能提升采集性能吗？
flink cdc采集binlog到kafka极限是多少呀？多并行度，能提升采集性能吗，貌似原来的版本是单行度采集的吧？
参考回答：
Apache Flink CDC（Change Data Capture）从MySQL等数据库的binlog采集数据并发送到Kafka的能力受到多种因素的影响，包括但不限于：
MySQL Binlog的生成速率，即数据库的写入吞吐量。
Kafka的写入性能，这与Kafka集群的规模、分区数量、磁盘IO性能、网络带宽等因素有关。
Flink自身的并行处理能力，包括TaskManager的数量、CPU核心数、内存大小以及并行度设置。
Flink CDC插件本身的处理能力和优化程度。
关于多并行度对性能提升的影响，答案是肯定的。通过增加并行度，Flink可以在多个并发的任务中并行读取和处理Binlog事件，理论上可以大幅提升数据采集和传输的性能。但是要注意，并行度并不是越高越好，因为它会消耗更多的资源，而且超过一定阈值后，性能提升的效果可能会逐渐减弱，甚至由于过多的网络通信和协调开销导致性能下降。
极限吞吐量取决于上述各个环节的综合瓶颈，需要根据实际的硬件配置、网络环境以及数据库和Kafka集群的负载能力来评估。在实践中，用户通常会根据实际需求进行压测，以确定最佳的并行度设置，达到资源利用和性能之间的平衡。
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问题四：Flink CDC里如何设置taskmanager.rpc.port设口的范围？
Flink CDC里如何设置taskmanager.rpc.port设口的范围？
参考回答：
在Apache Flink中，TaskManager的RPC端口可以通过taskmanager.rpc.port配置项来指定。默认情况下，Flink会尝试绑定到指定的单个端口，但如果该端口已被占用或不方便静态配置，可以设置一个端口范围，让Flink自动在范围内寻找一个可用端口。
要设置TaskManager的RPC端口范围，你需要配置两个属性：
taskmanager.rpc.port: 可以设置为一个具体的端口号作为起始尝试端口，或者不设置让它使用默认值。taskmanager.rpc.port-range: 设置一个端口范围，比如50000-50050，这样Flink将会在这个范围内查找可用的端口来绑定TaskManager的RPC服务。
在flink-conf.yaml配置文件中添加以下内容：
taskmanager.rpc.port: 0 # 设置为0，表示让系统自动选择一个可用端口 taskmanager.rpc.port-range: 50000-50050 # 设置端口范围
这里将taskmanager.rpc.port设置为0意味着TaskManager将在taskmanager.rpc.port-range所指定的范围内找到一个未被占用的端口来启动RPC服务。这样就可以避免端口冲突问题，并且允许在同一台机器上运行多个TaskManager实例。
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问题五：Flink CDC里这两个端口如何生成的？随机的吗？
Flink CDC里这两个端口如何生成的？随机的吗？ 
参考回答：
这两个端口一看就都是随机动态生成的，Flink CDC里面就Flink Web UI的端口是固定的8081,也是可以通过flink-conf.yaml配置文件修改的！
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