问题一：为什么部署起来flink集群 没有资源 哪里有问题呢？
为什么部署起来flink集群 没有资源 哪里有问题呢？ 
参考答案：
部署Flink集群没有资源可能有多种原因。首先，需要确定CPU和内存的情况，看是否资源充足。其次，查看调度器的使用情况，比如你的集群是否使用的是Capacity Scheduler调度器，这种调度器更适合多租户安全地共享大型集群，以便在分配的容量限制下及时分配资源。
另外，也需检查任务队列的情况。如果发现集群的 Used 资源和 Reserved 资源之和占总资源的比例很高（例如90%以上），可能存在资源碎片的情况，这会使得应用的分配速度变慢。此外，还需要关注TaskManager的心跳情况，如果出现心跳超时的问题，可能是导致无法正常分配资源的原因。
在排查问题的过程中，按照Flink应用资源分配问题的排查思路进行步骤操作可能会有所帮助。同时，在规划Flink集群时，需要考虑的资源不仅包括CPU和内存，还包括网络容量和磁盘带宽等因素。
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问题二：Flink在open算子中有办法获取到jobmanager的ip吗？
Flink在open算子中有办法获取到jobmanager的ip吗？
参考答案：
在Flink的open()方法中，你可以通过调用ExecutionEnvironment的getMasterUrl()方法来获取JobManager的IP地址。这个方法返回的是JobManager的RPC地址，也就是JobManager的IP地址和端口。
以下是一个示例：
public void open(Configuration parameters) throws Exception { String jobManagerAddress = getExecutionEnvironment().getMasterUrl(); System.out.println("JobManager address: " + jobManagerAddress); }
在这个示例中，我们首先调用getExecutionEnvironment()方法获取ExecutionEnvironment对象，然后调用其getMasterUrl()方法获取JobManager的RPC地址。最后，我们将这个地址打印出来。
请注意，这个方法只有在Flink集群模式下才有效，因为只有在集群模式下，ExecutionEnvironment才会有JobManager的RPC地址。如果是在本地模式下运行Flink，这个方法将返回null。
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问题三：flink-connector-jdbc是独立出来了吗？ 都有自己的版本号属性了
flink-connector-jdbc是独立出来了吗？ 都有自己的版本号属性了
参考答案：
是的，flink-connector-jdbc已经独立出来成为一个独立的项目，并且有自己的版本号属性。
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问题四：Flink这个问题怎么解决？
Flink这个问题怎么解决？数据库的binlog 是 先删除后新增，但是 cdc 解析到的是先新增后删除，使用的方式是，用flink sql 读取mysql binlog, 然后写入到kafka, cdc 的版本 2.2.1 2.4.2 都出现这个问题，flink 版本是 1.15。flink 的并行度调整成1 还是会偶尔出现，不是必现的。github 上也没有搜索到相关的issue。
参考答案：
使用 Flink SQL 从 MySQL binlog 读取数据，然后将其写入 Kafka，但是 CDC 解析到的数据与 MySQL binlog 的顺序不一致
检查CDC 配置是否正确，确保它与 MySQL binlog 的顺序一致。您可以通过观察 CDC 生成的 CDCEvent 序列来检查 CDC 的解析结果是否正确。
检查Flink SQL 配置是否正确，确保可以正确地读取和写入 MySQL binlog。尝试将并行度调整为更高的值，以提高 Flink 的性能和处理速度。
使用的是 MySQL，您可以尝试将 CDC 配置中的“MysqlStorageEngine”参数设置为“innodb”，以确保 CDC 能够正确地解析 MySQL binlog。 
---来自实时计算 Flink版产品文档
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问题五：Flink有Row转换Pojo的工具吗？
Flink有Row转换Pojo的工具吗？
参考答案：
是的，Flink提供了一些工具来帮助你将Row转换为POJO（Plain Old Java Object）类型。由于Row类不能被直接用作POJO类型，因为它内部使用了一种紧凑的内存布局来存储字段值，而不是通过Java对象的方式。因此，你需要使用其他的数据结构或者自定义POJO类来表示数据。
一种方法是使用Flink提供的Tuple类。Tuple类可以包含不同类型的字段，并且可以作为POJO类型使用。另一种方法是定义自己的POJO类，只要符合POJO的定义规范，就可以在Flink中使用。
此外，Flink还提供了一个名为RowData的接口，它是Table API的一部分，可以用来表示一条记录。虽然RowData对用户来说可能不太友好，但它可以通过提供列索引和LogicalType类型来获取字段值。这可能会比使用Row类更方便，特别是当你需要处理具有复杂数据类型的数据时。
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