问题一：Flink CDC设置哪个参数可以屏蔽掉无PK表的异常，不要让作业停止？
Flink CDC设置哪个参数可以屏蔽掉无PK表的异常，不要让作业停止？
参考回答：
在Flink CDC中，如果希望屏蔽无主键表的异常并保持作业持续运行，可以尝试调整参数"ignore-not-found-pk-tables"。将其设置为"true"，这样在处理无主键表时，作业将不会因为找不到主键而停止。这个参数能够允许Flink CDC在遇到这种情况时忽略错误并继续执行其他任务。
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问题二：Flink CDC中SQLServer多库同名表写入到一张sink表中，有什么思路吗？
Flink CDC中SQLServer多库同名表写入到一张sink表中，我有个思路是创建n个source，最后把n个source union all到一起insert到sink表中，但是问题1️：这样会创建多个连接，问题2️：后续SQLServer增删改数据时，sink端无法同步删除，只能同步增改。大佬有什么思路吗
参考回答：
等3.0 有整库同步
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问题三：Flink CDC 1.17.1 支持jdk8版本吗?
Flink CDC 1.17.1 支持jdk8版本吗?
参考回答：
支持
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问题四：Flink CDC有个场景，我有两个不同数据类型的topic：a,b，这个有人遇到过吗？
Flink CDC有个场景，我有两个不同数据类型的topic：a,b，他们分别又有相同数据类型的后缀为_grey的灰度用的topic: a_grey,b_grey
a_grey和b_grey分别是用来对应a，b进行灰度切换的，灰度流程是先灰度部分数据，后面全量切换，a -> a_grey, b -> b_grey，下一次灰度就是b_grey -> b, a_grey -> a。
我会用datastream api，去拉取a，a_grey进行union，withTimestampAssigner，使用事件时间戳
用datastream api，去拉取b，b_grey进行unionr，使用事件时间戳
然后去将union之后的stream转换为table，a_union_table和b_union_table 然后用flink sql进行left interval join，a_union_table left interval join b_union_table，获取数据再转为stream，用stream api进行mapper操作，最后写入数据库。
a，a_grey，b，b_grey都有8个分区，
a和a_grey会发送到所有的8个分区有数据
但是b，b_grey，只会发送到里面四个分区，其他四个分区没有数据
现在的问题是每次灰度全量切换完成之后，flink的水印就会推进不了，停留在切换的kafka数据时间戳附近，推进不了，请问下，这个有人遇到过吗？是什么原因，可以怎么解决？flink 1.17.1和1.14.5都不行
我尝试过withIdleness，或者不用withTimestampAssigner，但是在下次切换的时候又出这种问题了？
参考回答：
可能是因为Kafka分区不均衡导致的。由于b和b_grey只向4个分区发送数据，而a和a_grey则向所有8个分区发送数据，因此当您切换到b和b_grey时，Flink可能需要更长时间来处理所有分区的数据，从而导致水印推进困难。
为了缓解这个问题，您可以考虑以下几种方法：
- 均衡分配数据：确保每个Kafka分区都接收到足够多的数据，这样Flink就可以同时处理多个分区，从而更快地推进水印。
- 提高吞吐量：通过增加任务并发度或优化代码等方式，提高Flink处理数据的能力，使水印能够快速推进。
- 调整水印策略：在某些情况下，您可以尝试调整水印策略，例如降低水印阈值，允许更多的乱序数据进入窗口，或者启用懒评估模式等。
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问题五：Flink CDC有没有办法或者配置让CDC作业不去同步这种无主键的表？
Flink CDC有没有办法或者配置让CDC作业不去同步这种无主键的表？
参考回答：
在Flink CDC中，确实存在一种配置可以使得CDC作业不去同步无主键的表。具体来说，您可以使用scan.incremental.snapshot.chunk.key-column参数进行配置。这个参数允许您指定一个或多个列作为块键列，用于划分表的快照。
此外，对于某些无主键的表，比如Oracle的表，Flink CDC能够通过监听redo log（相当于binlog）来获取数据变更内容。Oracle的redo log记录了所有DML操作，包括对无主键表的变更，因此Flink CDC在这种情况下并不需要依赖表的主键。同样，MySQL CDC连接器在2.4版本也支持读取无主键表，同时支持新增表时原有实时同步链路不断流。
Flink CDC提供了一些灵活的配置选项和策略，使得它能够适应各种不同的数据源和业务场景。
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