问题一：使用CTAS把mysql表同步数据到hologres，Flink有什么参数可以使字段都小写？
使用CTAS 把mysql 表同步数据 到hologres ，Flink有什么参数可以使hologres 的字段都小写吗？因为mysql 有大写也有小写，比较混乱，我想holo做个统一
参考答案：
这个好像没办法。
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问题二：FlinkCDC使用MySQLSource为什么将并行度从1提高，fromSource（）这就会卡住
FlinkCDC使用MySQLSource为什么将并行度从1提高，fromSource（）这就会卡住
参考答案：
Flink CDC (Change Data Capture) 是一个用于捕获和处理数据库变化的框架。当使用 Flink CDC 连接 MySQL 数据库时，可以通过 MySQLSource 来实现数据的流式处理。
如果在提高并行度时遇到问题，并且 fromSource() 方法变得卡住，这可能是由于多种原因。以下是一些可能的原因和相应的解决方法：
1.资源限制：当并行度增加时，Flink 需要更多的资源来处理数据。如果集群资源不足，可能会导致任务挂起或失败。请检查集群的 CPU、内存和网络资源是否足够。
2.数据库性能：当并行度增加时，更多的并行任务同时从数据库读取数据。如果数据库的性能不足以支持这种负载，可能会导致查询变慢或失败。请检查数据库的性能指标，并确保它能够处理增加的负载。
3.数据倾斜：在分布式计算中，数据倾斜是一个常见问题，其中某些任务处理的数据量远大于其他任务。这可能导致某些任务长时间运行，而其他任务已经完成。请检查 Flink 的 Web UI，查看任务的执行情况，并确保没有数据倾斜问题。
4.版本兼容性：确保 Flink CDC 的版本与 Flink 的版本兼容，并且与 MySQL 的版本兼容。有时，库的更新可能引入不兼容的更改或问题。
5.日志和错误信息：查看 Flink 的日志和错误信息，这可能会提供有关问题的更多详细信息。根据日志中的错误或警告信息，可以进一步调查问题的根源。
6.配置调整：调整 Flink 和 MySQLSource 的配置参数，例如并行度、超时时间、缓冲区大小等，以更好地适应您的环境和需求。
7.社区支持：如果上述方法都不能解决问题，建议在 Flink 的社区论坛或邮件列表中寻求帮助。可能有其他用户遇到了类似的问题，并且已经找到了解决方案。
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问题三：Flink cdc oracle 同步 Oracle 数据库，程序启动后无反应
已解决
Flink cdc oracle 2.11
Flink 1.13.6
``` SourceFunction sourceFunction = OracleSource.builder()
.hostname("xx.x.xx.x")
.port(1531)
.database("TEST") // monitor XE database
.schemaList("APPS") // monitor inventory schema
.tableList("APPS.student") // monitor products table
.username("apps")
.password("apps")
.deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // converts SourceRecord to JSON String
.startupOptions(StartupOptions.latest())
.debeziumProperties(properties)
.build();
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.enableCheckpointing(3000); // set the source parallelism to 4 env .addSource(sourceFunction) .print().setParallelism(1); // use parallelism 1 for sink to keep message ordering env.execute("Print Oracle Snapshot + RedoLog");
```
本地测试idea启动后，下图
不知道是什么原因？
参考答案：
如果你的Flink CDC Oracle程序启动后无反应，以下是一些可能的排查步骤：
1. 检查Oracle数据库连接：确保提供的hostname、port、database、username和password是正确的，并且可以从运行Flink作业的环境访问到Oracle数据库。
1. 检查Debezium连接器配置：确认你的DebeziumProperties配置是否正确，包括数据库的历史数据捕获选项（如snapshot.mode）和其他必要的连接器属性。
1. 检查网络连接和防火墙设置：确保运行Flink作业的环境和Oracle数据库之间的网络连接是畅通的，没有被防火墙阻止。
1. 查看Flink日志：检查Flink作业的日志文件，看看是否有任何错误或警告信息。这可能会提供一些关于问题的线索。
1. 测试Debezium连接器：尝试使用Debezium提供的示例代码或者独立的Debezium工具（如Kafka Connect）来测试Oracle连接器，以确认连接器本身是否能够正常工作。
1. 调整Flink作业配置：尝试调整Flink作业的并行度、checkpoint间隔等参数，看看是否会影响到CDC数据的获取。
1. 确认Oracle数据库的日志模式和CDC设置：确保你要监控的Oracle数据库启用了适当的日志模式（如ARCHIVELOG模式），并且已经为CDC配置了必要的触发器和补丁。
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问题四：请问Flink这个AI 说的 每个key状态 和每个并行度的状态 怎么测试区分？
请问Flink这个AI 说的 每个key状态 和每个并行度的状态 怎么测试区分？ 
参考答案：
楼主你好，在阿里云Flink中，"每个key状态"指的是针对每个不同的key所维护的状态，而"每个并行度的状态"指的是每个算子实例所维护的状态。
- 数据源：创建一个带有不同key的数据源。比如生成一串包含不同用户ID的事件数据流。
- 算子操作：在Flink任务中使用
keyBy函数对数据流进行分区，以key作为分区参数。然后使用具有状态的算子（比如sum或reduce）对数据进行处理，以便维护每个key的状态。 - 打印状态：使用
print或printToErr函数在流中的某个位置打印状态信息。比如在sum算子之后，使用stream.print()或stream.printToErr()函数打印输出。 - 并行度调整：通过更改任务的并行度，例如将并行度设置为2或4，进行多次测试。比如可以使用
StreamExecutionEnvironment的setParallelism方法来设置并行度。
观察打印的状态信息，可以分别看到每个key的状态和每个并行度的状态，每个key的状态应该是独立维护的，而每个并行度的状态应该是在所有key上进行维护的。
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问题五：Flink应该如何保存savepoint呢？我写的保存语句如下。也不对，是吗？
Flink应该如何保存savepoint呢？我写的保存语句如下。也不对，是吗？
bin/flink stop \
--savepointPath /tmp/savepoints \
d69301ce5772186fb26aa193640ca46f \
--target kubernetes-application \
-Dkubernetes.cluster-id=toll-pro-aa \
-Dkubernetes.namespace=flink \
-Dakka.client.timeout=300s
参考答案：
我用flink独立模式读取本地是可以的，容器没用过，所以建议你用文件系统存储检查点和保存点
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