实时计算 Flink版产品使用合集之不设置ttl会导致ckp越来越大，设置了会丢失数据如何解决

问题一：Flink CDC中mysql cdc connector是否支持自定义deserializer？

Flink CDC中mysql cdc connector是否支持自定义deserializer。我看官网2.4版本貌似不支持？

参考回答：

支持，datastream支持的

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问题二：Flink CDC 使用paimon的时候 ods 层为啥需要 append only 模式的？

Flink CDC 使用paimon的时候 ods 层为啥需要 append only 模式的？

参考回答：

不是的，模式是你自己可以定义，apppend only 主要针对的还是无主键表

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问题三：flinkcdc2.4.2有没有解决维表关联的痛点呀?

flinkcdc2.4.2有没有解决维表关联的痛点呀?就是不设置ttl会导致ckp越来越大，设置了会丢失数据的情况。强烈建议我们cdc的社区能优化下维表关联功能，如果不能作为维表使用，cdc的使用性大大减低

参考回答：

你可以看看flink 1.18对于不同流的state的ttl设置，更推荐的是cdc去 look up join 一个性能更强的olap数据库，只读数据库等，或者paimon。一般指的state清理造成的数据丢失问题，大概率你用的是双流join，而不是维表join

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问题四：Flink CDC有没有cdc checkpoint测试的教程或者demo？

Flink CDC有没有cdc checkpoint测试的教程或者demo，我一直跑不出来，重启总失败?

参考回答：

Flink CDC提供了将数据实时同步到MySQL数据库的能力。在使用Flink CDC的过程中，如果遇到checkpoint重启失败的问题，可以参考以下步骤进行排查：

1. 首先，检查Flink作业的配置文件是否正确，特别是关于checkpoint的相关配置项。Flink Checkpoint是实现容错机制的核心功能，它能够根据配置周期性地基于Stream中各个Operator的状态生成Snapshot，并将这些状态数据定期持久化存储下来。当Flink程序意外崩溃时，可以通过恢复这些Snapshot来恢复程序的执行状态。
   
2. 其次，查看Flink作业的日志文件，分析是否有异常信息输出。日志文件中可能会包含一些关于checkpoint失败的具体原因，通过分析这些信息可以帮助定位问题所在。
   
3. 如果还不能解决问题，可以尝试减小checkpoint间隔时间，以便更快地检测到错误并进行调整。同时，也可以适当增加并行度，以提高作业的处理能力。
   
4. 最后，可以运行一个简单的Flink CDC Demo来验证作业的正确性。在这个Demo中，我们将体验如何使用Flink Stream API开发一个Flink CDC应用，采集MySQL的binlog数据，并生成checkpoint数据。通过重启程序从执行的状态恢复数据，可以进一步确认checkpoint功能是否正常工作。

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问题五：Flink CDC我第一次启动没有全量同步咋回事?

Flink CDC我第一次启动没有全量同步咋回事?比如今天才开始cdc，昨天之前历史的数据能捕获到吗?

参考回答：

存量的有binlog，才会同步吧

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