问题一：Flink可以抽取视图吗？
Flink可以抽取视图吗？
参考答案：
在Flink中，您可以抽取视图。首先，需要在数据库中创建视图，并确保视图可以被查询。视图可以基于一个或多个表，也可以嵌套其他视图。然后，通过Flink的CDC(Change Data Capture)功能，可以实现对数据库视图的数据抽取。具体来说，Flink CDC是一种基于数据库增量变更数据捕获技术，能够准确地捕获到数据库中发生变化的数据，并且持续不断地将这些变化的数据流式传输到Flink程序中进行处理。这样，即使数据库中的数据发生了变化，Flink也能够实时地获取到最新的数据状态，从而实现对视图数据的抽取和分析。
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问题二：flink-connector-mongodb 连接器，可以适配flink1.14.5 版本么？
flink-connector-mongodb 连接器，可以适配flink1.14.5 版本么？看flink-connector-mongodb 源码中flink是1.17 版本的。
参考答案：
flink-connector-mongodb 连接器可以适配 Flink 1.14.5 版本。虽然在 flink-connector-mongodb 的源码中，Flink 的版本是 1.17，但是该连接器应该可以在 Flink 1.14.5 上正常工作。不过，为了确保兼容性和稳定性，建议在使用之前先进行测试。
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问题三：Flink的Checkpoint 的清理策略一般是怎么设置的？
Flink的Checkpoint 的清理策略一般是怎么设置的？
参考答案：
在Flink中，Checkpoint的清理策略可以通过两种方式进行设置：DELETE_ON_CANCE在Flink中，Checkpoint的清理策略可以通过两种方式进行设置：DELETE_ON_CANCELLATION和RETAIN_ON_CANCELLATION。DELETE_ON_CANCELLATION策略表示，仅当作业失败时，作业的checkpoint才会被保留用于任务恢复。当作业取消时，checkpoint状态信息会被删除，因此取消任务后，不能从checkpoint位置进行恢复任务。而RETAIN_ON_CANCELLATION策略则是默认选项，表示当Flink程序失败时，可以从最近的这个Checkpoint来进行恢复。
同时，还可以在Flink的配置文件中设置checkpoint的保留策略，例如设置保留最近的3个checkpoint。具体步骤如下：首先，打开Flink的配置文件；然后，设置checkpoint自动清理策略，这里设置为保留最近的3个checkpoint。此外，根据实际需要，也可以选择启用外部化Checkpoints，即当Flink任务取消时，是否保留外部保存的CheckPoint信息。这样可以根据实际的故障背景和任务需求，灵活配置Checkpoint的清理策略。
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问题四：大家用flink k8s是用native还是operator多呢？两个有啥区别吗？
大家用flink k8s是用native还是operator多呢？两个有啥区别吗？
参考答案：
Flink在Kubernetes环境下有两种部署模式：Native Kubernetes和Flink Kubernetes Operator。Native Kubernetes模式需要预先确定资源数量，系统会根据任务需求从K8s集群中申请可用资源。而Flink Kubernetes Operator则是Apache Flink官方推荐的工具，可以极大简化将Flink应用部署到K8s上的配置，且允许用户通过原生的k8s工具如kubectl管理Flink应用程序及其生命周期。
在实际应用场景中，大部分用户倾向于使用Flink Kubernetes Operator，因为它提供了更多便捷性和易用性。此外，从1.7.0版本开始，Flink的自动伸缩逻辑与Kubernetes和Flink Kubernetes Operator进行了解耦，使得其更具灵活性和可扩展性。
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问题五：Flink的tm的临时文件保存路径可以用哪个配置项配置吗？-
Flink的tm的临时文件保存路径可以用哪个配置项配置吗？ 
参考答案：
io.tmp.dirs。
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