问题一：Flink CDC现在维表join 有这些参数吗？
Flink CDC现在维表join 有这些参数吗？ 
参考回答：
Flink CDC目前提供了许多有用的参数来支持维表join操作，其中可能包括如下：
source：代表数据源，用于设置来源数据源；sink：代表目的地，用于指定目标数据源；join-condition：定义连接条件；proctime-startup-delay：定义Proctime启动延迟；max-mutation-rows：定义最大变更数据的数量；properties：用于设置特定的参数。
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问题二：Flink CDC为啥配置的下面的不生效？
Flink CDC为啥配置的下面的不生效？ 
参考回答：
调下启动参数， 把menagemenory 调小。 -Dtaskmanager.memory.managed.fraction=0.1 ，invoke是来一条处理一条吧，你试试添加个count状态变量累加计数看看是不是一样
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问题三：iceberg format version 2的表是不是还不支持flink 流式读取呢？
iceberg format version 2的表是不是还不支持flink 流式读取呢？
参考回答：
目前，Apache Iceberg 的格式版本 2.x 在 Flink 中仍然不支持完全的流式读取。原因是，Iceberg v2 表的数据布局采用了全新的 Delta 文件和快照索引结构，这些结构在批处理场景下表现非常出色，但对于流式读取来说还没有提供完整的支持。
虽然 Flink 社区正在积极努力开发与 Iceberg v2 表的流式读取兼容性，但目前尚未完全实现。Flink 目前仅支持从 Iceberg v1 表中进行流式读取。如果您希望在 Flink 中使用 Iceberg 表进行流式读取，建议使用 Iceberg v1 格式。
可以通过以下方式使用 Flink 流式读取 Iceberg v1 表：
- 添加相关依赖：
<dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-iceberg_${scala.binary.version}</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency>
- 创建 Flink 程序并读取 Iceberg v1 表：
TableEnvironment tableEnv = ... // 创建 Iceberg Catalog String catalogName = "my_catalog"; String databaseName = "my_database"; Map<String, String> properties = new HashMap<>(); properties.put("type", "iceberg"); properties.put("catalog-type", "hadoop"); properties.put("warehouse", "hdfs:///path/to/warehouse"); Catalog catalog = new GenericInMemoryCatalog(catalogName, databaseName, properties); tableEnv.registerCatalog(catalogName, catalog); tableEnv.useCatalog(catalogName); // 注册 Iceberg 表 String tableName = "my_table"; TableSchema schema = ... tableEnv.connect(new CatalogTableBuilder() .inSchema(schema) .withTableOptions(ImmutableMap.of("type", "iceberg")) .createTemporaryTable(tableName)) .createTemporaryTable(); // 从 Iceberg 表中读取数据流 DataStream<Row> stream = tableEnv.toDataStream(tableEnv.from(tableName));
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问题四：flink1.18发布与flink-cdc有重大相关调整吗?
flink1.18发布与flink-cdc有重大相关调整吗?
参考回答：
https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors/pull/2463
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问题五：Flink CDC这是什么问题？
Flink CDC这是什么问题？
参考回答：
Flink CDC是一个基于Flink的流式数据同步工具，用于将数据库中的变更事件实时同步到下游系统中。
关于您提到的打印171条，处理只有30条的问题，可能是由于以下原因导致的：
- 数据源中的数据量不足，导致只读取了30条数据；
- Flink CDC的配置参数不正确，导致只读取了部分数据；
- 下游系统的处理能力不足，导致无法及时处理所有的数据。
建议您检查以上几个方面，找出问题所在并进行相应的调整和优化。
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