问题一：Flink CDC里我们公司目前要集成oracle 的数据，它的cdc有没有在企业用过啊？
Flink CDC里我们公司目前要集成oracle 的数据,oracle的cdc有没有在企业中使用过啊?有没有什么疑难杂症呢?
参考回答：
问题一：Flink CDC 支持 Oracle 数据库的实时数据同步。在企业中，确实有使用 Flink CDC 集成 Oracle 数据的案例。关于疑难杂症，可能会遇到以下问题：
1. 网络不稳定：由于 Oracle 数据库通常部署在内网环境，因此需要确保网络连接稳定，以避免数据同步中断。
1. 数据库版本兼容性：确保 Oracle 数据库版本与 Flink CDC 兼容，否则可能无法正常同步数据。
1. 性能优化：根据业务需求和系统资源，可能需要对 Flink CDC 任务进行性能优化，例如调整并行度、缓冲区大小等。
问题二：对于使用 Oracle 数据库的公司，可以通过 Flink CDC 实现实时数据同步。解决方案如下：
1. 使用 Flink CDC 提供的 Oracle 连接器，配置数据源和目标端的相关信息，如用户名、密码、表名等。
1. 根据业务需求，设置数据同步的过滤条件，例如只同步某些表或者某些字段。
1. 部署 Flink CDC 任务，监控数据同步过程中的异常情况，并进行相应的处理。
总之，通过 Flink CDC，可以实现 Oracle 数据库的实时数据同步，帮助企业更好地利用数据，提高业务效率。
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问题二：Flink CDC里我用cdc同步mysql数据到mysql，想增加一个表结构变更的通知，该怎么做？
Flink CDC里我用cdc同步mysql数据到mysql，想增加一个表结构变更的通知，这个该怎么实现呢？有相似的实现吗？
参考回答：
在 Flink CDC 中，你可以使用 Change Data Capture (CDC) 来捕获源数据库的表结构变更通知。具体实现方式如下：
配置 CDC: 首先，你需要在 Flink CDC 的配置中启用表结构变更通知。这可以通过设置 scan.startup.mode 参数为 latest-offset 来实现。这将告诉 Flink CDC 从最新的偏移量开始读取数据，并包括表结构变更的通知。
处理表结构变更通知: 当 Flink CDC 检测到表结构变更时，它会生成一个特殊的事件，称为 "DDL"（Data Definition Language）事件。你可以在 Flink 作业中添加逻辑来处理这些 DDL 事件。例如，你可以根据 DDL 事件的类型（如创建表、修改表、删除表等）执行相应的操作，如更新目标数据库的表结构或触发其他处理流程。
自定义处理逻辑: 根据你的需求，你可以编写自定义的逻辑来处理 DDL 事件。例如，你可以使用 Flink 提供的 API 来动态地创建或修改目标数据库中的表结构，或者将 DDL 事件写入日志文件以供后续处理。
需要注意的是，具体的实现方式可能因你使用的 Flink CDC 连接器和目标数据库而有所不同。因此，建议查阅相关文档或示例代码，以了解如何在你的特定环境中实现表结构变更通知。
另外，如果你使用的是 MySQL 数据库，可以考虑使用第三方工具或库来监听 MySQL 的 binlog，并在表结构变更时触发相应的操作。一些常见的工具包括 Canal、Maxwell 和Debezium。这些工具可以与 Flink CDC 结合使用，以便在表结构变更时进行实时的数据同步和处理。
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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？ 
参考回答：
这个错误是由于Flink CDC无法加载用户类org.apache.flink.connector.jdbc.internal.GenericJdbcsinkFunction。要解决这个问题，你可以尝试以下方法：
1. 确保你的Flink CDC依赖中包含了org.apache.flink.connector.jdbc.internal.GenericJdbcsinkFunction类。检查你的项目依赖，确保已经添加了正确的Flink CDC和JDBC连接器依赖。
1. 检查你的Flink集群的类路径，确保org.apache.flink.connector.jdbc.internal.GenericJdbcsinkFunction类可以被找到。如果你在本地运行Flink任务，确保将相关依赖添加到项目的类路径中。
1. 如果你使用的是Flink on Yarn或者其他分布式环境，请确保将相关依赖分发到所有工作节点上。你可以将这些依赖打包到一个fat jar或者使用分布式缓存将依赖分发到所有节点。
1. 如果问题仍然存在，可能是由于类加载器的问题。尝试使用不同的类加载器策略，例如将Flink的类加载器设置为父优先（parent-first）模式。你可以在Flink的配置文件中设置jobmanager.classpaths.packaged: false来实现这一点。
1. 如果以上方法都无法解决问题，建议查阅Flink CDC和JDBC连接器的官方文档，查找是否有关于类似问题的解决方法。同时，你也可以在Flink社区论坛或者GitHub仓库中寻求帮助。
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问题四：Flink CDC里如果源端 MySQL 主键是bigint unsigned 类型， 怎么转换？
Flink CDC里如果源端 MySQL 主键是bigint unsigned 类型， 转换成 cdc 类型为 decimal , 然后写到 starrocks 对应的类型为 decimal128 , StarRocks 不支持 decimal 作为主键的类型， 我也尝试过改 cdc 源码将 bigint unsigned 转换为 bigint , 但在存入 starrocks 时候，主键在 mysql 是 1 ， 在 starrocks 是一长串，这该怎么做？
参考回答：
你可以尝试将MySQL中的bigint unsigned类型转换为字符串类型，然后在StarRocks中将字符串类型作为主键。具体操作如下：
1. 在Flink CDC中，将源端MySQL的bigint unsigned类型转换为字符串类型。你可以在CDC的数据流中添加一个转换操作，将bigint unsigned类型的字段转换为字符串类型。例如，如果你使用的是Java，可以使用以下代码进行转换：
DataStream<Row> dataStream = ...; // 从MySQL读取的数据流 DataStream<Row> convertedStream = dataStream.map(row -> { Object bigIntValue = row.getField(0); // 假设bigint unsigned类型的字段是第一个字段 long longValue = ((BigInteger) bigIntValue).longValue(); String stringValue = String.valueOf(longValue); return Row.of(stringValue, ...); // 将其他字段保持不变 });
1. 将转换后的数据流写入StarRocks。在StarRocks中，将字符串类型的字段作为主键。你可以使用Flink的JDBC连接器将数据写入StarRocks。确保在StarRocks中创建表时，将主键字段的类型设置为字符串类型（例如，VARCHAR）。
这样，你就可以避免使用不支持的decimal类型作为主键，同时保持数据的完整性。
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问题五：Flink CDC里我一执行滚动开窗，就报下面的错误怎么解决？
Flink CDC里就是消费kafka中的debezium-json格式数据，使用滚动窗口统计1分钟新增的数据量，这个简单的需求，被卡住了。之前一直写的datastream，现在想用flink sql来实现我本来就是消费的kafka数据，为什么还要推到kafka里面？我现在数据源是kafka，kafka中的数据是flink cdc同步到kafka中的，数据有更新，有插入。
// 源表
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE KafkaTable (\n" +
" UNSEND_ID STRING,\n" +
" SEND_TIME BIGINT,\n" +
" SENDER_CODE STRING,\n" +
" STATUS STRING,\n" +
" CREATE_TIME BIGINT,\n" +
" ts AS TO_TIMESTAMP_LTZ(CREATE_TIME, 3),\n" +
" WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '2' SECOND\n" +
") WITH (\n" +
" 'connector' = 'kafka',\n" +
" 'topic' = 'T_E10_MESSAGE_UNSEND_INFO',\n" +
" 'properties.bootstrap.servers' = 'hadoop01:9092',\n" +
" 'properties.group.id' = 'test',\n" +
" 'scan.startup.mode' = 'latest-offset',\n" +
" 'format' = 'debezium-json'\n" +
")\n");// 开窗聚合
tableEnv.executeSql("select\n" +
" TUMBLE_START(ts, interval '1' MINUTE),\n" +
" TUMBLE_END(ts, interval '1' MINUTE),\n" +
" count(1) as cnt\n" +
"from KafkaTable\n" +
"group by TUMBLE(ts, interval '1' MINUTE)").print();
就是上面的数据，我一执行滚动开窗，就报下面的错误怎么解决？Exception in thread "main" org.apache.flink.table.api.TableException: StreamPhysicalGroupWindowAggregate doesn't support consuming update and delete changes which is produced by node TableSourceScan(table=[[default_catalog, default_database, KafkaTable, watermark=[-(TO_TIMESTAMP_LTZ($4, 3), 2000:INTERVAL SECOND)]]], fields=[UNSEND_ID, SEND_TIME, SENDER_CODE, STATUS, CREATE_TIME])有点理解了，但是为什么我指定'format' = 'debezium-json'就不行呢？
参考回答：
根据你提供的信息，问题出在使用了debezium-json格式的数据源。滚动窗口聚合操作不支持消费由TableSourceScan节点产生的更新和删除更改。这是因为debezium-json格式的数据源会将数据变更（如插入、更新和删除）作为单独的记录发送到Kafka，而不是将它们作为数据流的一部分。
要解决这个问题，你可以尝试以下方法：
1. 使用Flink SQL的ROW_NUMBER()函数为每个数据变更分配一个唯一的行号。然后，你可以根据这个行号进行分组和聚合操作。这样，你可以避免使用滚动窗口聚合操作，而是使用分组和聚合操作来处理数据变更。
1. 如果你仍然希望使用滚动窗口聚合操作，你可以考虑将数据变更转换为数据流。这可以通过使用Flink的CEP（Complex Event Processing）库来实现。CEP库允许你处理事件流中的模式匹配和状态管理。你可以使用CEP库来检测数据变更，并将它们转换为数据流，然后再应用滚动窗口聚合操作。
关于为什么指定'format' = 'debezium-json'就不行的问题，这是因为debezium-json格式的数据源与Flink SQL的滚动窗口聚合操作不兼容。如上所述，debezium-json格式的数据源会将数据变更作为单独的记录发送到Kafka，而不是将它们作为数据流的一部分。因此，你需要使用其他方法来处理这些数据变更，例如使用Flink SQL的ROW_NUMBER()函数或使用Flink的CEP库。
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