问题一：Flink CDC现在问题是感觉日志产生太快了，scn号的范围没覆盖？
Flink CDC现在问题是感觉日志产生太快了，scn号的范围没覆盖？日志产生太快了scn号变化太快，有没有大佬了解怎么配置？ 
参考回答：
Flink CDC的日志增长过快可能源于任务运行时和Checkpoint的日志产生。任务运行时的日志包括任务的启动、停止、失败等信息，而Checkpoint的日志则包括Checkpoint的开始、结束、成功或失败等信息。这些日志对于理解任务运行状态和性能以及Checkpoint执行情况至关重要。
如果你发现scn号变化太快，可能是由于Flink CDC实时监听Oracle归档日志，导致日志产生速度加快。你可以尝试以下方法来缓解这个问题：
- 调整任务并行度：通过增加或减少并行度，可以有效控制任务的资源使用情况，从而影响日志的产生速度。
- 优化数据读取和写入速度：这可以通过改进数据的处理逻辑或者调整数据处理的并发数来实现。
- 调整Checkpoint的频率和大小：根据实际情况，合理设置Checkpoint的频率和大小，可以避免因频繁触发Checkpoint而导致的日志快速增长。
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问题二：Flink CDC是不是日志太快了补不过来？
Flink CDC是不是日志太快了补不过来？ 
[] - Source: fnd_concurrent_requests[1] -> ConstraintEnforcer[2] (1/1)#0 (414a2358fd896e15a223d6fe84ad29b3_cbc357ccb763df2852fee8c4fc7d55f2_0_0) switched from RUNNING to FAILED with failure cause:
java.lang.RuntimeException: One or more fetchers have encountered exception
at org.apache.flink.connector.base.source.reader.fetcher.SplitFetcherManager.checkErrors(SplitFetcherManager.java:261) ~[flink-connector-files-1.17.2.jar:1.17.2]
at org.apache.flink.connector.base.source.reader.SourceReaderBase.getNextFetch(SourceReaderBase.java:169) ~[flink-connector-files-1.17.2.jar:1.17.2]
at org.apache.flink.connector.base.source.reader.SourceReaderBase.pollNext(SourceReaderBase.java:131) ~[flink-connector-files-1.17.2.jar:1.17.2]
at org.apache.flink.streaming.api.operators.SourceOperator.emitNext(SourceOperator.java:419) ~[flink-dist-1.17.2.jar:1.17.2]
at org.apache.flink.streaming.runtime.io.StreamTaskSourceInput.emitNext(StreamTaskSourceInput.java:68) ~[flink-dist-1.17.2.jar:1.17.2]
at org.apache.flink.streaming.runtime.io.StreamOneInputProcessor.processInput(StreamOneInputProcessor.java:65) ~[flink-dist-1.17.2.jar:1.17.2]
at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.processInput(StreamTask.java:550) ~[flink-dist-1.17.2.jar:1.17.2]
at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.mailbox.MailboxProcessor.runMailboxLoop(MailboxProcessor.java:231) ~[flink-dist-1.17.2.jar:1.17.2]
at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.runMailboxLoop(StreamTask.java:839) ~[flink-dist-1.17.2.jar:1.17.2]
at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.invoke(StreamTask.java:788) ~[flink-dist-1.17.2.jar:1.17.2]
at org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.runWithSystemExitMonitoring(Task.java:952) ~[flink-dist-1.17.2.jar:1.17.2]
at org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.restoreAndInvoke(Task.java:931) [flink-dist-1.17.2.jar:1.17.2]
at org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.doRun(Task.java:745) [flink-dist-1.17.2.jar:1.17.2]
at org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.run(Task.java:562) [flink-dist-1.17.2.jar:1.17.2]
at java.lang.Thread.run(Thread.java:750) [?:1.8.0_333]
Caused by: java.lang.RuntimeException: SplitFetcher thread 51 received unexpected exception while polling the records
at org.apache.flink.connector.base.source.reader.fetcher.SplitFetcher.runOnce(SplitFetcher.java:165) ~[flink-connector-files-1.17.2.jar:1.17.2]
at org.apache.flink.connector.base.source.reader.fetcher.SplitFetcher.run(SplitFetcher.java:114) ~[flink-connector-files-1.17.2.jar:1.17.2]
at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511) ~[?:1.8.0_333]
at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266) ~[?:1.8.0_333]
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149) ~[?:1.8.0_333]
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624) ~[?:1.8.0_333]
... 1 more
Caused by: com.ververica.cdc.connectors.shaded.org.apache.kafka.connect.errors.ConnectException: An exception occurred in the change event producer. This connector will be stopped.
at io.debezium.pipeline.ErrorHandler.setProducerThrowable(ErrorHandler.java:50) ~[flink-sql-connector-oracle-cdc-2.4.2.jar:2.4.2]
at io.debezium.connector.oracle.logminer.LogMinerStreamingChangeEventSource.execute(LogMinerStreamingChangeEventSource.java:261) ~[flink-sql-connector-oracle-cdc-2.4.2.jar:2.4.2]
at com.ververica.cdc.connectors.oracle.source.reader.fetch.OracleStreamFetchTask$RedoLogSplitReadTask.execute(OracleStreamFetchTask.java:134) ~[flink-sql-connector-oracle-cdc-2.4.2.jar:2.4.2]
at com.ververica.cdc.connectors.oracle.source.reader.fetch.OracleScanFetchTask.execute(OracleScanFetchTask.java:139) ~[flink-sql-connector-oracle-cdc-2.4.2.jar:2.4.2]
at com.ververica.cdc.connectors.base.source.reader.external.IncrementalSourceScanFetcher.lambda$submitTask$1(IncrementalSourceScanFetcher.java:98) ~[flink-sql-connector-oracle-cdc-2.4.2.jar:2.4.2]
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149) ~[?:1.8.0_333]
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624) ~[?:1.8.0_333]
... 1 more
Caused by: com.ververica.cdc.connectors.shaded.org.apache.kafka.connect.errors.DataException: file is not a valid field name
at com.ververica.cdc.connectors.shaded.org.apache.kafka.connect.data.Struct.lookupField(Struct.java:254) ~[flink-sql-connector-oracle-cdc-2.4.2.jar:2.4.2]
at com.ververica.cdc.connectors.shaded.org.apache.kafka.connect.data.Struct.getCheckType(Struct.java:261) ~[flink-sql-connector-oracle-cdc-2.4.2.jar:2.4.2]
参考回答：
Flink CDC日志太快，无法补足。这可能是由于以下原因：
- 任务并行度过高：如果任务并行度过高，可能会导致日志生成速度跟不上处理速度，从而导致日志堆积。可以尝试降低任务并行度，以减轻日志生成的压力。
- Checkpoint频率过高：Checkpoint是Flink用于保存状态和恢复任务的重要机制。如果Checkpoint频率过高，可能会导致日志堆积。可以尝试降低Checkpoint频率，以减轻日志生成的压力。
- 网络延迟：如果网络延迟较高，可能会导致日志生成速度跟不上处理速度，从而导致日志堆积。可以尝试优化网络环境，以提高日志生成的速度。
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问题三：最新的Flink CDC连接器是基于flink1.7，在1.8环境下可用吗？
最新的Flink CDC连接器是基于flink1.7，在1.8环境下可用吗？
参考回答：
Flink CDC连接器是Apache Flink的源连接器，主要用于提取不同数据库的更改数据。Flink社区开发的flink-cdc-connectors组件可以直接从MySQL、PostgreSQL等数据库读取全量数据和增量变更数据。其版本与Flink的版本有一定的独立性，但在集成时仍需要注意版本匹配的问题。
对于你的问题，关于在Flink 1.8环境下使用基于flink 1.7版本的Flink CDC连接器，这主要取决于两个因素：连接器本身是否支持Flink 1.8，以及你的项目是否能够兼容这个版本的连接器。具体来说，你需要从maven仓库下载对应版本的cdc jar文件，并放到Flink安装包解压之后的lib目录。同时，需要注意的是，快照版本需要用户下载源代码并编译相应的jar，而用户应优先考虑使用已经发布的版本。
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问题四：Flink CDC调用stop的api接口，新启动的任务可以成功，这是为啥？
Flink CDC调用stop的api接口，新启动的任务可以成功，但是从savepoit启动的任务，总是stop失败，会restarting。这是为啥，我用的是flink1.17.1？ 
参考回答：
Flink CDC的任务在调用stop的api接口后无法正常停止，可能的原因包括任务的状态未能正确更新或者某些资源未能成功释放。你提到新启动的任务可以正常停止，这表明API本身并无问题，问题可能出在从savepoint恢复的任务上。
对于这种情况，首先需要确认的是，你的Flink作业是否使用了正确的保存点（savepoint）。因为如果使用了一个与正在运行的任务状态不匹配的保存点进行恢复，可能会导致任务无法正常启动或停止。此外，也需要检查Flink作业的资源是否正确释放，例如内存、CPU等资源。
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问题五：Flink CDC中如何将timestamp(3)类型 乘以1000？
Flink CDC中如何将timestamp(3)类型 乘以1000？
参考回答：
在Flink CDC中，将timestamp(3)类型乘以1000可以通过以下步骤实现：
- 首先，从源表中读取数据并提取出timestamp字段。假设源表的schema为
source_table，timestamp字段名为timestamp_field，可以使用如下代码进行读取：
DataStream<Row> sourceStream = env.addSource(new FlinkCDCTableSource<>( "source_catalog", "source_database", "source_table", new MySourceFunction(), MyDeserializationSchema.class));
- 然后，使用map操作对timestamp字段进行转换。假设要将timestamp乘以1000，可以定义一个Mapper函数来实现这个逻辑。例如，可以创建一个名为
TimestampMultiplier的类，并在其上定义一个map方法：
public class TimestampMultiplier implements MapFunction<Row, Row> { @Override public Row map(Row row) throws Exception { // 获取原始的timestamp值 long originalTimestamp = row.getField(0).as(Long.class); // 将timestamp乘以1000并返回新的Row对象 long multipliedTimestamp = originalTimestamp * 1000; return row.plus(row.getArity() + 1, Row.of(multipliedTimestamp)); } }
- 最后，将上述Mapper函数应用于源流：
DataStream<Row> resultStream = sourceStream.map(new TimestampMultiplier());
这样，就可以得到一个新的DataStream，其中timestamp字段已经被乘以1000。请注意，以上代码仅为示例，实际使用时需要根据具体情况进行调整和修改。
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