问题一：Flink CDC中Oracle的cdc监听，对于时间字段默认加了8小时，可以通过参数设置不加吗？
Flink CDC中Oracle的cdc监听，对于时间字段默认加了8小时，这个可以通过参数设置不加吗？
参考回答：
加资源都不是问题，大表join也不是只能用状态，lookup join也可以。不过大数据量上复杂需求的实现和后续维护确实麻烦。我觉得做是能做，但是得考虑下ROI，大表流join确实有可能join不到数据，数据有问题也不好排查。
准确性肯定是不如离线的，但是也不能说偏差很多，往离线的准确性上靠。
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问题二：flink sql 按日期统计数据，日期变更，怎样撤回已经落库的数据？
flink sql 按日期统计数据，日期变更，怎样撤回已经落库的数据？多个大表join状态会很大，实时join的话，状态读写的效率是影响实时性的主要因素吧
参考回答：
处理大表要很多时间吧，对实时性很不利
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问题三：Flink CDC更适合做报警这类实时性要求高，对数据准确性没有很高要求的？
Flink CDC不用来做多张大表的实时join，理由是状态太大，出问题不好排查，flink更适合做报警这类实时性要求高，对数据准确性没有很高要求的？
参考回答：
Flink CDC 能够用于多张大表的实时 Join，但也需要注意一些问题。
首先，由于 Flink CDC 在处理大量数据时需要存储中间状态，所以在处理多张大表的实时 Join 时可能会导致状态过大。如果状态过大，会导致内存溢出等问题，严重影响系统的稳定性和性能。此时，可以考虑减少 Join 操作的规模，采用分批或分片的方式，降低单次 Join 的数据量。
其次，Flink CDC 本身也存在一定的局限性，例如其对状态管理的能力相对较弱，不能很好地应对大数据量和复杂的查询场景。在这种情况下，可能需要借助其他工具或服务进行配合，比如 Apache Spark、Apache Hive 等。
最后，在进行实时 Join 时，还需要考虑数据质量问题，包括数据延迟、数据乱序等问题，这些问题可能导致 Join 结果的准确性受到影响。
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问题四：Flink CDC真要把表名都带进去么？
Flink CDC真要把表名都带进去么？传表名是没问题的，表配*
1.任务先启动跑着增量模式
2.新建表往里加数据
3.savepoint
4.savepoint恢复
5.新建的表里没有同步数据 
参考回答：
是的，在 Flink CDC 中，必须明确地将表名传入到 Flink CDC 执行环境中才能完成 SQL 查询，您可以选择一次性指定所有表名或指定范围内的表名。
另外，在不同的场景下，有不同的参数可供选择：
- 全局表名：通过指定全部表名来扫描所有的表名；
- 表名称范围：通过指定范围内的表名来筛选表名；
- 表前缀：通过指定表前缀筛选出匹配的部分表名；
- 表后缀：通过指定表后缀筛选出匹配的部分表名。
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问题五：Flink CDC设置了log.mining.batch. size.max后没效果，这个怎么处理？
Flink CDC设置了log.mining.batch. size.max后没效果，这个怎么处理？
参考回答：
当你发现设置 log.mining.batch.size.max 参数后没有任何效果时，可能有以下几个原因：
- 参数设置不正确：首先要确认
log.mining.batch.size.max参数是否设置正确。建议在调试过程中先检查一下这个参数的值是否正确。 - Oracle 日志配置有问题：除了设置参数之外，还需要检查 Oracle 数据库的日志配置，确保 LogMiner 可以正常工作。具体来说，要确认 Oracle 数据库的日志模式是否正确，归档日志是否开启，以及日志保留时间等参数是否满足要求。
- 其他因素：除此之外，还要检查其他可能影响 LogMiner 工作的因素。例如，网络连接状况、磁盘空间大小等因素，都可能会影响到 LogMiner 的工作。
如果以上都没有问题，你也可以考虑使用其他的解决方案来改善 LogMiner 的性能。例如，可以考虑减小 log.mining.batch.size.max 参数的值，以减小内存消耗；或者增加 log.mining.batch.size.max 参数的值，以提高处理速度。此外，还可以考虑启用多个 LogMiner 进程来分散负载，并使用多个线程并行处理 LogMiner 操作，从而提升性能。
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