问题一：Flink CDC flink捕捉不到cdc消息按照文档上的配置了变更流相关的权限？
Flink CDC中mongoCDC的吗，mongo的变更流貌似没有启用，flink捕捉不到cdc消息按照文档上的配置了变更流相关的权限？ 
参考回答：
是的，Flink CDC支持MongoDB的CDC（Change Data Capture）连接器。MongoDB的变更流（Change Streams）是MongoDB 3.6版本提供的新特性，它可以提供简单的变更数据捕获接口，屏蔽了直接遍历Oplog的复杂度，并提供完整的故障恢复能力。
如果你在使用Flink CDC的MongoDB连接器时，发现无法捕捉到CDC消息，可能是因为变更流没有正确启用。你需要在MongoDB中为需要捕获变更数据的集合启用变更流，这可以通过执行相应的聚合操作来实现。
此外，你可能还需要确保你在MongoDB中有足够的权限来读取变更数据。你需要为你的Flink任务配置适当的用户名和密码，并确保这个用户有权限读取所需的变更数据。
如果以上步骤都正确执行了，但问题仍然存在，你可能需要查看MongoDB的日志，看看是否有任何与变更流相关的错误信息。同时，你也可以检查Flink的任务日志，看看是否有任何与CDC连接器相关的错误信息。
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https://developer.aliyun.com/ask/575282
问题二：Flink CDC中datastream方式，不能在datastream代码里面指定吗？
Flink CDC中datastream方式，只能打成jar，通过flink命令行或者api方式来制定savepoint？
不能在datastream代码里面指定吗？
参考回答：
Flink CDC中datastream方式可以通过flink命令行或者api方式来制定savepoint，也可以Flink CDC中datastream方式可以通过flink命令行或者api方式来制定savepoint，也可以在datastream代码里面指定。
在datastream代码里面指定savepoint的方式如下：
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); FlinkCDCSource<String> source = new FlinkCDCSource<>(...); // 创建FlinkCDCSource对象 DataStream<String> stream = env.addSource(source); // 将FlinkCDCSource添加到数据流中 env.enableCheckpointing(60000); // 开启checkpoint，设置checkpoint间隔为60秒 env.getCheckpointConfig().setCheckpointInterval(60000); // 设置checkpoint间隔为60秒 env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(30000); // 设置两次checkpoint之间的最小暂停时间为30秒 env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1); // 设置最大并发的checkpoint数量为1 env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(180000); // 设置checkpoint超时时间为3分钟 env.getCheckpointConfig().setWriteableGraph(false); // 不使用WAL存储checkpoint信息 env.getCheckpointConfig().setPreferConsistentCheckpoints(true); // 使用一致的checkpoint策略 env.getCheckpointConfig().setRetainedCheckpoints(1); // 保留最近的一个checkpoint env.getCheckpointConfig().setEnableExternalizedCheckpoints(false); // 不使用外部化存储checkpoint信息 env.getCheckpointConfig().setSnapshotInterval(60000); // 设置snapshot间隔为60秒 env.getCheckpointConfig().setCleanupOnCancel(true); // 取消作业时清理checkpoint信息 env.getCheckpointConfig().setTolerableCheckpointFailureNumber(3); // 允许的最大失败的checkpoint数量为3 env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE); // 使用精确一次的checkpoint策略
以上代码中，通过env.enableCheckpointing()方法开启了checkpoint功能，并通过env.getCheckpointConfig()方法设置了各种checkpoint相关的参数。这样就可以在datastream代码里面指定savepoint了。
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https://developer.aliyun.com/ask/575276
问题三：Flink CDC2.0.2的doris 映射paimon表不是有bug？
Flink CDC2.0.2的doris 映射paimon表不是有bug？不是只有2.0.3才可以吗？ 
参考回答：
Flink CDC2.0.2在与Doris和Paimon配合使用时，确实存在一些已知问题。具体来说，对于Doris的Flink Connector，只有在Doris 2.0.3及以上版本中才提供了对Paimon表的支持。如果你正在尝试使用Flink CDC2.0.2与Doris 2.0.2和Paimon一起操作，可能会遇到预期之外的问题或错误。
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https://developer.aliyun.com/ask/575280
问题四：Flink CDC读取源表中的时间戳字段获取不到字段的数据啊 ？
Flink CDC读取源表中的时间戳字段获取不到字段的数据啊 都是空 源表时间戳字段设置的timestamp类型，cdc里读取的时候timestamp、bigint、string都获取不到数据(null)？
参考回答：
Flink CDC读取源表中的时间戳字段获取不到数据，可能有以下几种原因：
- 源表时间戳字段的格式与Flink CDC期望的格式不一致。Flink CDC默认期望的时间戳格式是
yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS，如果源表时间戳字段的格式不是这种格式，可能会导致读取不到数据。可以尝试将源表时间戳字段的格式转换为Flink CDC期望的格式。 - 源表时间戳字段的数据类型与Flink CDC期望的数据类型不一致。Flink CDC默认期望的时间戳数据类型是
TIMESTAMP，如果源表时间戳字段的数据类型不是这种类型，可能会导致读取不到数据。可以尝试将源表时间戳字段的数据类型转换为Flink CDC期望的数据类型。 - Flink CDC的配置不正确。在Flink CDC的配置中，需要指定源表的时间戳字段和对应的数据类型。如果配置不正确，可能会导致读取不到数据。可以检查Flink CDC的配置是否正确。
- 源表中的时间戳字段没有值。如果源表中的时间戳字段没有值，那么在Flink CDC中读取时也会返回空值。可以检查源表中的时间戳字段是否有值。
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问题五：Flink CDC这个memory在完成全量进入增量阶段后，数值能否有明显下降？
Flink CDC这个memory在完成全量进入增量阶段后，数值能否有明显下降？
参考回答：
在Flink CDC中，"memory"这个指标代表了CDC任务使用的内存量。当CDC任务完成全量阶段并进入增量阶段后，通常可以期望"memory"指标有一定程度的下降。
原因如下：
- 全量阶段结束后，CDC任务会将全量数据加载到状态中进行处理。一旦全量数据加载完毕，部分内存用于存储全量数据的状态可以释放。
- 在增量阶段，CDC任务只需维护增量数据的状态，并持续监听和处理变更事件。相比于全量数据，增量数据通常占用更少的内存。
虽然可以预期内存使用量会有所下降，但实际下降的幅度可能会受到多个因素的影响，包括数据量大小、Flink CDC配置和应用程序逻辑等。因此，具体的下降幅度会因实际情况而异。
如果您关注CDC任务的内存使用情况，可以根据需要监控"memory"指标，并观察全量阶段结束后的内存使用情况是否与预期相符。如果内存使用没有明显下降，可能需要进一步检查Flink CDC的配置、数据量和应用程序逻辑等方面，以确定潜在的问题或优化机会。
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