问题一：Flink CDC计算任务导致 机器的网络pps 比较高， 一般排查哪些点。 滑动窗口会是一个点吗？
Flink CDC计算任务导致 机器的网络pps 比较高， 一般排查哪些点。 滑动窗口会是一个点吗？
参考答案：
当Flink CDC计算任务导致机器的网络PPS（Packet Per Second，每秒数据包数）较高时，可以按照以下步骤进行排查：
- 检查并确认网络带宽使用情况：
- 使用系统监控工具（如top、htop、netstat等）或云服务商提供的监控服务，查看网络带宽使用是否接近或超过上限。
- 检查是否存在其他占用大量网络资源的任务或进程。
- 分析Flink CDC任务配置：
- 确认Flink CDC任务的并行度设置是否合理，过高并行度可能会增加网络通信开销。
- 检查数据源和接收端的数据传输参数，如缓冲区大小、批处理大小等，不合理的配置可能会影响网络性能。
- 检查数据处理逻辑：
- 分析Flink作业的窗口操作，特别是滑动窗口。滑动窗口在处理大量数据或者小步长滑动时，可能会产生较高的网络通信频率。
- 如果滑动窗口的Slide（滑动步长）设置得较小，可能会导致频繁触发窗口计算和数据传输，从而增加网络PPS。
- 排查数据序列化和反序列化：
- 确认使用的序列化格式是否高效，例如是否使用了二进制或者压缩的序列化方式。
- 高效的序列化和反序列化可以减少数据在网络中的传输时间和占用的空间，从而降低网络PPS。
- 优化数据传输策略：
- 考虑使用批处理或者合并小数据包的方式来减少网络通信次数。
- 如果数据源和接收端都在同一网络环境中，可以考虑使用内网通信以减少网络延迟和丢包。
- 检查网络硬件和配置：
- 确保网络硬件（如网卡、交换机等）和驱动程序都是最新的，并且配置正确。
- 检查网络连接的质量和稳定性，包括带宽、延迟和丢包率等指标。
- 监控和调优Flink集群：
- 使用Flink的监控界面或者日志来分析任务的运行状态和性能指标。
- 根据监控结果调整Flink任务的资源配置和参数设置，以优化网络通信效率。
通过以上步骤的排查和分析，你可以找出导致网络PPS较高的原因，并针对性地进行优化和调整。滑动窗口可能是影响网络PPS的一个因素，但具体影响程度需要结合你的任务配置和数据处理逻辑来判断。
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问题二：flinkcdc同步70张表，完了启动不到15分钟，日志打印了815m，这个是正常的吗？
flinkcdc同步70张表，完了启动不到15分钟，日志打印了815m，这个是正常的吗，采用的是flink同步doris的jar包，和 flink sql的模式？其中 有3个任务是同步3个数据库的表，总计 50张表，每个数据库一个任务，sqlserveer的是走flinksql的模式，20张表
参考答案：
最好走整库同步，减少连接数
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问题三：Flink CDC这个算子级别的状态TTL特性，是已经有了吗？
Flink CDC这个算子级别的状态TTL特性，是已经有了吗？ 
参考答案：
flink 1.18才支持
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问题四：Flink CDC中MySQL pipeline connector 3.0.0 是否支持 兼容 ？
Flink CDC中MySQL pipeline connector 3.0.0 是否支持 兼容 mysql 协议的库，比如说阿里云的 adb 和 polardb mysql 版本？
参考答案：
Flink CDC的MySQL Pipeline Connector 3.0.0设计的目标是与MySQL协议兼容，因此在理论上，它应该能够支持兼容MySQL协议的数据库，如阿里云的ADB（AnalyticDB for MySQL）和PolarDB MySQL版本。实际的兼容性和支持程度可能会受到以下因素的影响：
- 特定数据库特性：虽然这些数据库兼容MySQL协议，但它们可能包含一些特定的特性或扩展，这些特性或扩展在标准MySQL中并不存在。如果Flink CDC的MySQL连接器没有考虑到这些特性，可能无法正确处理从这些数据库捕获的变更数据。
- 版本兼容性：Flink CDC的MySQL连接器可能需要与特定版本的MySQL协议兼容。如果阿里云的ADB或PolarDB MySQL版本使用了较新或较旧的MySQL协议版本，可能需要确认Flink CDC的MySQL连接器是否支持这些版本。
- 实际测试和验证：尽管理论上兼容，但在实际使用中，可能需要对Flink CDC的MySQL连接器进行测试和验证，以确保它能够在阿里云的ADB和PolarDB MySQL版本上正常工作。
建议你在实际使用Flink CDC的MySQL Pipeline Connector 3.0.0与阿里云的ADB或PolarDB MySQL版本集成之前，先进行充分的测试和验证，以确认其兼容性和稳定性。
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问题五：Flink CDC有没有考虑在 route 中能将几张表弄成宽表？
Flink CDC有没有考虑在 route 中能将几张表弄成宽表？
参考答案：
在Flink CDC中，目前还不支持直接在route中将多张表弄成宽表。要实现这个需求，你可以考虑以下方法：
- 在Flink SQL中使用JOIN或者UNION操作将多张表的数据合并成一张宽表。
- 在数据源或者数据清洗阶段使用其他工具或者库（如Apache Beam、Spark等）来预处理和转换数据，生成宽表格式的数据。
- 在Flink CDC任务之外创建一个单独的Flink SQL作业，专门负责宽表的生成和处理。
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