问题一：Flink CDC里mysql在添加 一个设置有默认值 的decimal字段时，为啥报错？
在使用Flink CDC（版本1和2）时，是否遇到过在MySQL中添加一个带有默认值的decimal字段时，导致Flink CDC抛出NumberFormatException异常的情况？尤其是提到在运行超过500天的任务中，直到昨天上游字段变更时才首次遇到此问题，尽管之前也有过变更但未曾出现问题。
参考回答：
根据您的描述，如果在MySQL中添加一个带有默认值的decimal字段时，Flink CDC 2.4报错NumberFormatException，可能是由于以下原因之一：
1. 数据类型不匹配：确保在添加字段时使用的数据类型与Flink CDC期望的数据类型相匹配。例如，如果Flink CDC期望的是整数类型，而您添加的字段是decimal类型，可能会导致NumberFormatException。
1. 默认值格式不正确：检查您为decimal字段设置的默认值的格式是否正确。确保默认值符合decimal类型的格式要求，以便Flink CDC能够正确解析和处理它。
1. Flink CDC版本兼容性问题：某些版本的Flink CDC可能存在与特定MySQL版本或配置不兼容的问题。尝试升级或降级Flink CDC的版本，以查看是否能够解决该问题。
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https://developer.aliyun.com/ask/594894?spm=a2c6h.13066369.question.66.283f3f333iyZCQ
问题二：Flink CDC里 初始化全量数据时没问题 增量数据会报错是为什么？
Flink CDC里 初始化全量数据时没问题 增量数据会报错是为什么？ 
参考回答：
根据提供的文档图像和异常信息，可以推断出在Flink CDC（Change Data Capture）中初始化全量数据时没有问题，但在处理增量数据时出现了错误。
具体错误信息是 DataException: after is not a valid field name。这个异常发生在 com.ververica.cdc.connectors.shaded.org.apache.kafka.connect.data.Struct.lookupField(Struct.java:254) 这个位置。
根据异常信息，问题出现在尝试查找字段名为 "after" 的字段时，但该字段名无效。可能的原因是该字段名不存在或被错误地指定。
要解决这个问题，你可以检查以下几个方面：
1. 检查字段名拼写是否正确，确保没有输入错误或大小写不匹配的情况。
1. 确认字段名是否存在于数据结构中，可以通过查看相关文档或代码来验证。
1. 如果字段名是从外部配置或参数中获取的，确保传递的值是正确的。
根据提供的信息，无法确定具体的上下文和数据结构，因此以上只是一般性的建议。如果问题仍然存在，可能需要进一步调试和排查代码以找到根本原因。
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问题三：Flink CDC里这个问题怎么解决？
Flink CDC里flink1.17.0+cdc2.4.1 测试mysql、postgresql数据库，checkpoint设置正常，同一个job任务中间的数据间隔时间超过30分钟以上，目标端数据延迟达15分钟以上，有碰到这个问题吗？ 
参考回答：
Flink CDC 1.17.0+cdc2.4.1 在测试 MySQL 和 PostgreSQL 数据库时，如果遇到数据延迟超过 15 分钟以上的情况，可能是由于以下原因导致的：
数据源端问题: 检查数据源端是否存在性能瓶颈或网络延迟等问题。确保数据源服务器的负载情况正常，网络连接稳定。
任务并发度: 调整 Flink Job 的并发度，确保有足够的并行任务来处理数据。可以尝试增加任务并发度，以提高数据处理速度。
checkpoint 设置: 确保 checkpoint 的设置正确且合理。过大或过小的 checkpoint 间隔都可能影响数据延迟。可以尝试调整 checkpoint 间隔时间，以找到最佳的平衡点。
数据倾斜: 如果存在数据倾斜，某些任务可能会成为瓶颈，导致整体延迟增加。可以检查任务分布是否均匀，并考虑采取一些措施来缓解数据倾斜问题。
目标端写入速度: 检查目标端的写入速度是否足够快。如果目标端写入速度较慢，可能会导致数据延迟。可以考虑优化目标端的写入策略或提高目标端的写入性能。
其他系统因素: 检查整个系统中的其他组件，如 Kafka、消息队列等，是否存在瓶颈或配置不当的情况。确保系统的各个环节都能够正常工作。
如果尝试了上述方法仍然无法解决数据延迟问题，建议查阅 Flink CDC 的官方文档、社区讨论或寻求技术支持，以获取更具体的帮助和指导。
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问题四：Flink CDC里cannl 同步oracle的binlog 技术成熟吗？
Flink CDC里cannl 同步oracle的binlog 技术成熟吗？
参考回答：
Flink CDC 中的 canal 同步 Oracle 的 binlog 技术是成熟的。以下是一些关键点来支持这一结论：
技术基础：CDC（Change Data Capture，变更数据捕获）技术能够有效地捕获源数据库的增量变动记录，并将其同步到一个或多个数据目的地。这项技术在数据处理领域已经得到了广泛的应用和验证。
版本支持：Flink CDC 在 2.1 版本中通过引入内置 Debezium 组件，增加了对 Oracle 数据库的支持。Debezium 是一个知名的开源项目，专门用于捕获数据库的变更事件，它的集成进一步增强了 Flink CDC 的功能。
社区实践：有用户已经下载并使用了 Flink CDC 的最新版本，成功实现了对 Oracle 数据库的实时数据捕获以及性能调优。这表明该技术不仅成熟，而且已经被实际应用并取得了良好的效果。
功能完善：Flink CDC 对分库分表等复杂场景也提供了完善的支持，例如在声明 CDC 表时支持使用正则表达式匹配库名和表名，这意味着它可以灵活地处理多个库及其下的多张表的数据同步需求。
元数据支持：Flink CDC 还提供了 metadata column 的支持，这有助于在数据同步过程中保留更多的上下文信息，使得数据转换和处理更加灵活和强大。
综上所述，Flink CDC 的 canal 同步 Oracle 的 binlog 技术是经过实践检验的，具备成熟的技术基础和社区支持，能够应对复杂的数据同步需求。对于需要进行实时数据同步和处理的场景，Flink CDC 是一个值得考虑的选择。
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问题五：哪个flink以及flink cdc版本相对稳定一些，bug少一些？
哪个flink以及flink cdc版本相对稳定一些，bug少一些？
参考回答：
Flink CDC 2.1版本和2.4版本相对稳定。具体分析如下：
Flink CDC 2.1版本：针对MySQL CDC连接器进行了改进，主要包括稳定性提升和功能增强。例如，引入了动态分片算法，这对于处理非数值主键、Snowflake ID、稀疏主键、联合主键等场景非常有帮助，能够根据源表的主键分布自动计算分片大小，从而让切片更加合理，提高分片计算的速度。
Flink CDC 2.4版本：带来了一些重要的改进和特性，例如新增了Vitess CDC连接器，这是用于部署、扩展和管理大型MySQL实例集群的数据库解决方案。Vitess的VStream是一个变更事件订阅服务，能够提供与来自Vitess集群底层MySQL分片的二进制日志相同的信息，这对于实现Vitess的下游CDC处理工具非常方便。
综上所述，Flink CDC在2.1版本和2.4版本中都有显著的稳定性提升和功能增强。用户应根据自己的具体需求以及与其他系统组件的兼容性来选择最适合的版本。同时，建议关注Flink官方发布的最新稳定版本，以获得更好的性能和稳定性体验。
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