问题一：Flink CDC里3.0支持MySQL到MySQL的动态同步嘛，有没有yaml配置文件样例？
Flink CDC里3.0支持MySQL到MySQL的动态同步嘛，有没有yaml配置文件样例？
参考回答：
Flink CDC 3.0支持MySQL到MySQL的动态同步。以下是一个示例的yaml配置文件：
# Flink CDC source configuration source: type: mysql-cdc host: <MySQL source host> port: <MySQL source port> username: <MySQL source username> password: <MySQL source password> database-name: <MySQL source database name> table-name: <MySQL source table name> binlog-ignore-table: <MySQL binlog ignore table list> enable-timestamp-extractor: true with-column-mapping: true column-mapping: <column mapping definitions> # Flink CDC sink configuration sink: type: mysql-sink host: <MySQL sink host> port: <MySQL sink port> username: <MySQL sink username> password: <MySQL sink password> database-name: <MySQL sink database name> table-name: <MySQL sink table name> pre-sink-tasks: <pre-sink task configurations>
请将<MySQL source host>、<MySQL source port>等占位符替换为实际的MySQL源主机、端口等信息，并根据需要配置其他参数。
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问题二：Flink CDC里 cdc端应该如何加参数可以忽略这个错误？
Flink CDC里The driver could not establish a secure connection to SQL Server by using Secure Sockets Layer (SSL) encryption. Error: "The server selected protocol version TLS10 is not accepted by client preferences [TLS13, TLS12]". sqlserver版本太低 不支持 tls1.2 1.3 cdc端应该如何加参数可以忽略这个错误？
参考回答：
通过报错的日志分析的原因：
Flink CDC（Change Data Capture）无法与 SQL Server 建立安全的 SSL 连接，因为 SQL Server 使用的是较低版本的 TLS（传输层安全协议），而 Flink CDC 客户端的偏好是使用 TLS1.2 或 TLS1.3。
解决方案：
您可以在 Flink CDC 客户端的配置中添加参数来忽略这个错误。但是，请注意，这将降低连接的安全性，因为您将绕过 SSL/TLS 的检查。以下是一个示例参数，可以在 Flink CDC 的连接配置中添加：
java
.option("ssl-handshake-mode", "legacy")
这将会使 Flink CDC 客户端使用旧版的 SSL 握手模式，以兼容较低版本的 TLS。
请注意，使用旧版握手模式可能会带来安全风险，因为它可能使您的应用程序容易受到某些已知的 SSL/TLS 攻击的影响。因此，如果可能的话，最好的解决方案是升级 SQL Server 到支持 TLS1.2 或 TLS1.3 的版本。
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问题三：么基于 Flink CDC 3.0 构建 MySQL 到 Doris 的 任务啊？
Flink CDC里就是通过基于 Flink CDC 3.0 构建 MySQL 到 Doris 的 Streaming ELT 这种方式来提交任务 可以在yaml文件中设置重启策略和存储checkpoint嘛？类似下方截图 
参考回答：
是的，你可以在Flink CDC任务的yaml文件中设置重启策略和存储checkpoint。
对于重启策略，你可以使用restart-strategy参数来指定。例如，你可以设置为fixed-delay，no-restarts，failure-rate等。具体的值和含义可以参考Flink官方文档。
对于存储checkpoint，你可以使用state.backend参数来指定checkpoint的存储后端。例如，你可以设置为filesystem，rocksdb等。同时，你还可以设置其他相关的参数，如state.checkpoints.dir（用于指定checkpoint目录），state.checkpoints.num-retained（用于指定保留的checkpoint数量）等。具体的值和含义可以参考Flink官方文档。
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问题四：Flink CDC里flink 在watemark内数据乱序，对数据使用event_time重新排？
Flink CDC里flink 在watemark内数据乱序，会对数据使用event_time重新排序并输出嘛？
参考回答：
在Apache Flink的流处理中，当接收到的数据存在乱序（out-of-order）时，特别是在使用了event-time语义的情况下，Flink确实会根据event_time对这些乱序数据进行重新排序。 watermark机制是用来处理乱序事件的核心组成部分。
具体来说：
- Event Time：在Flink中，event time指的是事件实际发生的时间戳，它通常由事件自身携带。
- Watermarks：水印（Watermark）是一种衡量事件时间进度的概念，它代表了到目前为止系统认为不会再有更早时间戳的事件到达的一个时间点。一旦水印时间戳推进到了某个窗口的结束时间，Flink就会触发对该窗口内数据的处理，即使还有晚到但时间戳早于水印时间戳的事件。
- 乱序处理：当乱序事件（即事件时间戳小于当前水印时间戳）到达时，它们会被放入状态后缓存起来，直到相应的窗口触发计算。这样，即使在watermark之内存在乱序数据，最终基于event_time窗口的结果仍然是正确的，因为Flink会等待足够长的时间（由watermark策略决定）来处理那些可能稍晚到达但属于同一窗口的乱序事件。
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问题五：Flink CDC里flinkcdc写hudi的时候这个错误怎么弄？
Flink CDC里flinkcdc写hudi的时候这个错误怎么弄？ 
own Source)
at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream.addBlock(DFSOutputStream.java:1082)
at org.apache.hadoop.hdfs.DataStreamer.locateFollowingBlock(DataStreamer.java:1898)
at org.apache.hadoop.hdfs.DataStreamer.nextBlockOutputStream(DataStreamer.java:1700)
at org.apache.hadoop.hdfs.DataStreamer.run(DataStreamer.java:707)
81261 [mini-cluster-io-thread-3] INFO org.apache.flink.runtime.rpc.akka.AkkaRpcService - Stopping Akka RPC service.
81314 [flink-metrics-8] INFO org.apache.flink.runtime.rpc.akka.AkkaRpcService - Stopping Akka RPC service.
81314 [flink-metrics-8] INFO org.apache.flink.runtime.rpc.akka.AkkaRpcService - Stopped Akka RPC service.
81322 [flink-akka.actor.default-dispatcher-5] INFO org.apache.flink.runtime.blob.PermanentBlobCache - Shutting down BLOB cache
81324 [flink-akka.actor.default-dispatcher-5] INFO org.apache.flink.runtime.blob.TransientBlobCache - Shutting down BLOB cache
81328 [flink-akka.actor.default-dispatcher-5] INFO org.apache.flink.runtime.blob.BlobServer - Stopped BLOB server at 0.0.0.0:57196
81332 [flink-akka.actor.default-dispatcher-5] INFO org.apache.flink.runtime.rpc.akka.AkkaRpcService - Stopped Akka RPC service.
81332 [ForkJoinPool.commonPool-worker-4] WARN org.apache.flink.client.program.PerJobMiniClusterFactory - Shutdown of MiniCluster failed.
org.apache.flink.runtime.rpc.akka.exceptions.AkkaRpcException: Could not start RpcEndpoint jobmanager_3.
at org.apache.flink.runtime.rpc.akka.AkkaRpcActor$StoppedState.start(AkkaRpcActor.java:629)
at org.apache.flink.runtime.rpc.akka.AkkaRpcActor.handleControlMessage(AkkaRpcActor.java:185)
at akka.japi.pf.UnitCaseStatement.apply(CaseStatements.scala:24)
at akka.japi.pf.UnitCaseStatement.apply(CaseStatements.scala:20)
at scala.PartialFunction.applyOrElse(PartialFunction.scala:123)
at scala.PartialFunction.applyOrElse$(PartialFunction.scala:122)
at akka.japi.pf.UnitCaseStatement.applyOrElse(CaseStatements.scala:20)
at scala.PartialFunction$OrElse.applyOrElse(PartialFunction.scala:171)
at scala.PartialFunction$OrElse.applyOrElse(PartialFunction.scala:172)
at akka.actor.Actor.aroundReceive(Actor.scala:537)
at akka.actor.Actor.aroundReceive$(Actor.scala:535)
at akka.actor.AbstractActor.aroundReceive(AbstractActor.scala:220)
at akka.actor.ActorCell.receiveMessage$$$capture(ActorCell.scala:580)
at akka.actor.ActorCell.receiveMessage(ActorCell.scala)
at akka.actor.ActorCell.invoke(ActorCell.scala:548)
at akka.dispatch.Mailbox.processMailbox(Mailbox.scala:270)
at akka.dispatch.Mailbox.run(Mailbox.scala:231)
at akka.dispatch.Mailbox.exec(Mailbox.scala:243)
at java.util.concurrent.ForkJoinTask.doExec$$$capture(ForkJoinTask.java:289)
at java.util.concurrent.ForkJoinTask.doExec(ForkJoinTask.java)
at java.util.concurrent.ForkJoinPool$WorkQueue.runTask(ForkJoinPool.java:1067)
at java.util.concurrent.ForkJoinPool.runWorker(ForkJoinPool.java:1703)
at java.util.concurrent.ForkJoinWorkerThread.run(ForkJoinWorkerThread.java:172)
Caused by: org.apache.flink.runtime.jobmaster.JobMasterException: Could not start the JobMaster.
at org.apache.flink.runtime.jobmaster.JobMaster.onStart(JobMaster.java:391)
at org.apache.flink.runtime.rpc.RpcEndpoint.internalCallOnStart(RpcEndpoint.java:181)
at org.apache.flink.runtime.rpc.akka.AkkaRpcActor$StoppedState.lambda$start$0(AkkaRpcActor.java:624)
at org.apache.flink.runtime.concurrent.akka.ClassLoadingUtils.runWithContextClassLoader(ClassLoadingUtils.java:68)
at org.apache.flink.runtime.rpc.akka.AkkaRpcActor$StoppedState.start(AkkaRpcActor.java:623)
... 22 more
Caused by: org.apache.flink.util.FlinkRuntimeException: Failed to start the operator coordinators
at org.apache.flink.runtime.scheduler.DefaultOperatorCoordinatorHandler.startAllOperatorCoordinators(DefaultOperatorCoordinatorHandler.java:90)
at org.apache.flink.runtime.scheduler.SchedulerBase.startScheduling(SchedulerBase.java:585)
at org.apache.flink.runtime.jobmaster.JobMaster.startScheduling(JobMaster.java:965)
at org.apache.flink.runtime.jobmaster.JobMaster.startJobExecution(JobMaster.java:882)
at org.apache.flink.runtime.jobmaster.JobMaster.onStart(JobMaster.java:389)
... 26 more
Caused by: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException): File /test/dept/.hoodie/hoodie.properties could only be written to 0 of the 1 minReplication nodes. There are 3 datanode(s) running and 3 node(s) are excluded in this operation.
at org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.BlockManager.chooseTarget4NewBlock(BlockManager.java:2276)
参考回答：
这个错误是由于Hadoop在尝试将文件写入HDFS时，无法在所有指定的数据节点上进行复制。这可能是由于以下原因：
- 数据节点不可用或宕机。
- HDFS的副本因子设置过低，导致无法在所有节点上存储足够的副本。
- HDFS的磁盘空间不足。
要解决这个问题，你可以尝试以下方法：
- 检查数据节点的状态，确保它们都正常运行并且没有宕机。
- 增加HDFS的副本因子，以增加数据的冗余度。你可以在hdfs-site.xml文件中设置
dfs.replication参数。 - 清理HDFS上的磁盘空间，以确保有足够的空间来存储新的数据块。
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