问题一：Flink CDC的同步，如果有数据同步缺失，flink有啥方法跟机制吗？
Flink CDC的同步，如果有数据同步缺失，flink有啥方法跟机制吗？
参考回答：
Flink CDC 提供了一些机制来处理数据同步缺失的情况，以确保数据的完整性。以下是一些常见的方法和机制：
- 并行度调整：
- 增加 Flink CDC 任务的并行度可以提高处理能力，缩短数据同步时间，并降低数据丢失的风险。
- 配置参数调整：
- 调整 Flink 的配置参数，例如
max-wait-for-pending-write-millis、buffer-timeout-millis等，以适应特定的工作负载和网络环境。
- 检查点（Checkpoint）与故障恢复：
- Flink 的 Checkpoint 机制允许在出现故障时恢复到最近的一个已知状态，从而避免数据丢失。
- 幂等性消费：
- 如果数据源支持幂等写入，那么即使出现重复数据，也不会影响数据的一致性和完整性。
- 事务保障：
- 对于某些数据库系统，如 Oracle，Flink CDC 支持使用 XA 事务来确保数据的一致性。
如果您发现有数据同步缺失，可以尝试以下步骤进行排查：
- 检查 Flink CDC 配置：确保所有的连接参数正确无误，包括数据源和目标系统的地址、端口、用户名、密码以及表名等。
- 检查日志：查看 Flink CDC 和目标系统的日志，了解是否有任何错误或警告信息。
- 确认数据源：确保数据源本身没有问题，例如是否正在进行 DDL 操作或者是否有未提交的事务导致的数据延迟。
- 数据校验：对 Flink CDC 同步后的数据进行校验，确认是否有数据不一致的情况。
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问题二：Flink CDC中，有哪位大佬有flink 版本和cdc版本的适配统计啊？
Flink CDC中，有哪位大佬有flink 版本和cdc版本的适配统计啊？
参考回答：
Flink CDC 是 Flink 社区开发的 source 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。Flink CDC的版本与Flink的版本需要适配使用。例如，Flink CDC 2.3版本兼容了 Flink 1.13，1.14，1.15 和 1.16 四个大版本。
在实际应用中，你需要下载相应版本的Flink和CDC，并注意版本之间的兼容性。比如，在Flink 1.13.6上应用Flink CDC 2.2.0版本，或者在Apache Flink 1.14.3上使用mysql-cdc-connector-java-2.2.0。此外，Flink CDC的每个新版本都会带来一些新的特性和改进，如Flink CDC 2.0.0版本就带来了全量数据的并发读取、checkpoint、无锁读取等重大改进。
因此，使用哪个版本的Flink CDC，需要根据你使用的Flink版本以及具体需求来确定。
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问题三：这个flink的cdc有支持人大金仓吗？
这个flink的cdc有支持人大金仓吗？
参考回答：
Flink CDC 支持从许多不同的数据库中读取数据，包括MySQL、PostgreSQL等。然而，对于人大金仓这种具有特殊内核版本的数据库，直接使用Flink CDC可能存在一些兼容性问题。目前看来，使用Flink CDC读取人大金仓的增量数据可能存在困难，只能获取到全量数据。
不过，这并不意味着无法实现Flink CDC对人大金仓的支持。你可以考虑通过某种方式将人大金仓中的数据复制到一个支持pg_cdc插件的数据库中（例如PostgreSQL），然后使用Flink CDC连接这个数据库来读取数据。此外，人大金仓提供了逻辑复制WAL日志的方式，这种方式包含了CDC实现的基础功能，如逻辑解码，可以从WAL日志中解析出逻辑变更事件。因此，只要合理配置和调整，应该可以实现Flink CDC对人大金仓的支持。
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问题四：flink cdc采集选择增量(latest)读取模式,是不是无法使用动态加载表功能了呀？
flink cdc采集选择增量(latest)读取模式,是不是无法使用动态加载表功能了呀？
参考回答：
是的，当Flink CDC选择增量(latest)读取模式时，是无法使用动态加载表功能的。这是因为在latest模式下，Flink CDC会连接到数据库并在归档日志中查找上一次读取的偏移量，然后从上一个偏移量开始读取归档日志，并将数据写入目标系统中。这种方式不会锁定表或阻塞任何正在进行的事务，但是它会连续读取数据库的数据，因此无法在不重新读取已有表的基础上，增加需要监控的表。
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问题五：flink oracle cdc在读一个表时会锁表吗？
flink oracle cdc在读一个表时会锁表吗？为什么必须开通写权限啊
参考回答：
在 Flink CDC 中，使用 Oracle 数据库时通常不会对表进行锁表操作。这是因为 Flink CDC 采用的是基于 LogMiner 的技术来实现数据变更捕获（CDC）。LogMiner 是 Oracle 提供的一种分析归档日志和在线重做日志的工具，它允许从这些日志中提取数据更改信息。
通过 LogMiner 技术，Flink CDC 可以在不阻塞其他数据库操作的情况下读取日志，并从中获取增量数据。这种方法是非阻塞性的，因此在读取数据的过程中不会导致锁表现象。
然而，请注意以下几点：
- 如果在特定情况下 Oracle 数据库本身有并发控制的需求，例如当涉及到 DDL 操作或者事务处理时，可能会引入一些锁机制。这与 Flink CDC 直接相关，而是在数据库层面为确保数据一致性所采取的措施。
- 在极少数情况下，如果多个进程同时尝试访问相同的表或行，Oracle 可能会应用共享锁（Shared Locks）或排他锁（Exclusive Locks），但这通常是暂时的，并且在完成相应操作后释放锁。
- 如果您的应用程序需要执行自己的 SQL 查询并直接更新数据，那么这些查询可能会引入锁，但这是由于应用程序自身的操作，而不是 Flink CDC 引起的。
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