问题一：Flink CDC单个jar部署的话，怎么从ckeckpoint恢复呀？
Flink CDC单个jar部署的话，怎么从ckeckpoint恢复呀？
参考答案：
这有现成的命令，Flink 提交任务到运行都是走了flink run，你这java -jar只是单纯的java代码，除非你java代码中封装了flink run命令，不管哪种方式最终都需要走的flink run
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问题二：Flink CDC中Oracle实时捕获 数据做update操作时，如何捕获全字段？
Flink CDC中Oracle实时捕获 数据做update操作时，如何捕获全字段？ 
参考答案：
库级别是归档，这个是确保归案纪律表中每列变化，oracle 日志粒度可以到某个列 ，
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问题三：flink cdc 3.0 分库分表怎么加上分片id?
flink cdc 3.0 分库分表同步中如果每个分片表主键id会重复的话合并成ods层一张全表时怎么加上分片id? route支持吗？
参考答案：
在Flink CDC 3.0进行分库分表同步时，如果各个分片表的主键ID可能会重复，并且你需要在合并成ODS层一张全表时保留分片信息以区分不同分片的数据来源，那么可以通过以下方式实现：
1. 自定义路由策略：
Flink CDC 3.0 提供了路由（Route）机制，允许用户在配置文件中定义规则来匹配多张上游表并将其指向同一目标表。然而，标准的路由功能可能并不直接支持自动添加分片标识。
2. 字段映射与转换：
在Flink作业中，可以通过自定义字段映射和转换逻辑，在写入ODS层全表时将分片信息作为额外列加入。例如，可以将分片表名或分片ID作为新的字段写入目标表。
3. SQL预处理：
在数据同步过程中，利用Flink SQL或者Table API提供的能力，在读取源数据后通过SELECT语句增加一个计算列，该列用于表示分片信息，然后再写入到目标表。
4. 元数据管理：
如果分片信息可以在数据库的元数据中获取，可以在同步过程中结合元数据查询动态地为每个记录添加分片标识。
5. 自定义连接器：
如果内置的功能无法满足需求，可以考虑开发一个自定义的Flink CDC连接器，使其在解析和转换数据时能够自动附加分片标识。
标准的Flink CDC 3.0可能不直接提供在合并过程中自动加上分片ID的功能，但你可以结合上述方法之一或组合使用多种方法来达到预期效果。
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问题四：Flink这种一般是什么问题？
flink taskmanager.memory.segment-size 设置了 128kb。但是监听到的tcpdump网络包的却是很小：
才 100bytre - 1000多byte之间，Flink这种一般是什么问题？
参考答案：
Flink 实时流处理的特性可能会导致流式数据的传输比预期要小。因此，在实时流处理中，可以考虑调整实时流处理的数据大小和压缩比例，以使数据传输更加高效。另外taskmanager.memory.segment-size 的设置与实际运行时使用的内存可能存在差异。在实际运行过程中，您可以使用 Flink 提供的监控工具（如 FlinkRestDebugger）来监控 Flink 任务的内存使用情况，并根据实际情况进行相应的调整。也可以检查网络传输的延迟和带宽，以确保网络传输是否足够稳定和高效。 
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问题五：目前实时计算Flink版支持 Flink-CDC3.0了么？
目前实时计算Flink版支持 Flink-CDC3.0了么？
参考答案：
还没有。目前是2.4.此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”
-参考来源于阿里云官方文档。
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