问题一：Flink CDC支持同步数据至SAP HANA数据库吗？
Flink CDC支持同步数据至SAP HANA数据库吗？
参考答案：
目前支持这些 
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问题二：请问Flink1.13.3和FlinkCDC2.4.1的guava冲突怎么解决
请问Flink1.13.3和FlinkCDC2.4.1的guava冲突怎么解决
参考答案：
在解决Flink 1.13.3和FlinkCDC 2.4.1之间的guava冲突时，可以尝试以下步骤：
1、确定冲突的具体问题：首先，确认冲突的guava版本是什么。检查Flink和FlinkCDC的依赖中是否有相同的guava库，并确定它们各自的版本号。
2、更新依赖版本：如果发现冲突，可以尝试更新Flink和FlinkCDC的依赖，以确保它们使用兼容的guava版本。可以通过修改项目的pom.xml文件或build.gradle文件来实现这一点。
对于Maven项目，可以在pom.xml文件中更新依赖版本：
xml
com.google.guava
guava
最新的兼容版本号
对于Gradle项目，可以在build.gradle文件中更新依赖版本：
groovy
dependencies {
implementation 'com.google.guava:guava:最新的兼容版本号'
}
3、使用排除操作：如果更新依赖版本无法解决冲突，可以尝试使用排除操作来排除冲突的guava库。在Flink或FlinkCDC的依赖中，使用排除操作来排除冲突的guava库。
对于Maven项目，可以在pom.xml文件中使用标签排除冲突的库：
xml
com.google.guava
guava
最新的兼容版本号
冲突的库组ID
冲突的库ID
对于Gradle项目，可以在build.gradle文件中使用exclude方法排除冲突的库：
groovy
dependencies {
implementation('com.google.guava:guava:最新的兼容版本号') {
exclude group: '冲突的库组ID', module: '冲突的库ID'
}
}
4、验证解决方案：在完成上述步骤后，验证是否解决了guava冲突问题。确保Flink和FlinkCDC能够正常工作并没有出现其他依赖问题。
请注意，解决依赖冲突可能需要一些调试和尝试的过程，因此可能需要一些耐心。同时，确保在修改依赖之前备份项目文件，以防止其他问题出现。
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问题三：Flink CDC现在从Kafka读取消息显示source背压100这种应该怎样分析？
Flink CDC现在从Kafka读取消息显示source背压100这种应该怎样分析，具体应该从哪里看才能得出结论是Kafka压力太大发送的量小了还是集群本身的资源不够了？都是Kafka读取的，web ui的source都是黑的 
如何分析背压原因，该从哪入手？每次读取才几百？
参考答案：
你这是连表join了好多表吧， 要知道flink的sql是sql语法，而不是真正的sql，所以大量的这种连表 分组 处理起来效率挺差的https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.18/docs/dev/table/sql/queries/joins/看看这些join 你用哪个合适
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问题四：Flink中canal-json那个binlog的type怎么能过滤出insert和update？
Flink中canal-json 那个binlog的type怎么能过滤出insert和update的呀？
参考答案：
在Flink中，Canal的JSON消息可以被解析为INSERT、UPDATE或DELETE消息到F在Flink中，Canal的JSON消息可以被解析为INSERT、UPDATE或DELETE消息到Flink SQL系统中。Flink支持将这些变更类型的消息以RowKind的形式表示，具体包括Insert (I+)，Update After (U+)，Update Before (U-)和Delete (D-)等。因此，要过滤出insert和update的操作，可以通过判断RowKind的类型是否为Insert或Update来实现。
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问题五：Flink的keyBy不生效，怎么搞？
Flink的keyBy不生效，怎么搞？ 
根据transitCode来keyby的，但是两组混在一起了。
参考答案：
Flink中的KeyBy算子是一种根据指定Key将数据流分区的算子。在使用KeyBy算子时，需要指定一个或多个Key，Flink会根据这些Key将数据流分成不同的分区，以便并行处理。
KeyBy算子通常用于实现基于Key的聚合操作，如求和、平均值等。它可以将具有相同Key的数据分配到同一个分区中，并在该分区上执行聚合操作。
此外，KeyBy算子还可以用于流数据的状态管理，如将具有相同Key的数据存储在同一个状态中进行管理。 KeyBy算子的使用非常简单，只需要在代码中调用DataStream的keyBy方法，并指定一个或多个Key即可，例如：
DataStream<Tuple2<String, Integer>> dataStream = ...; // 使用KeyBy算子将数据流分区 DataStream<Tuple2<String, Integer>> keyedStream = dataStream.keyBy(0); // 根据第一个元素作为Key
在上述代码中，我们使用KeyBy算子将数据流按照第一个元素作为Key进行分区，并返回一个新的DataStream对象。在实际应用中，我们可以根据不同的需求指定不同的Key，以达到最优的分区效果。 需要注意的是，KeyBy算子只能将数据流按照指定的Key进行分区，而无法对分区进行任何修改。如果需要对分区进行修改或者调整，可以使用其他分区算子，例如Shuffle、Rebalance等。
——参考链接。
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