问题一：flink-cdc-connectors-master -- 这个项目怎么启动呢？
flink-cdc-connectors-master
-- 这个项目怎么启动呢？我需要调试oracle-cdc
参考答案：
要启动和调试 Apache Flink CDC Connectors 项目，特别是 Oracle CDC，可以按照以下步骤操作：
1. 克隆源代码：
首先，你需要从 GitHub 克隆 Flink CDC Connectors 的源代码。你可以使用以下命令完成这个操作：
git clone https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors.git
1. 构建项目：
使用 Maven 构建项目以获取所有依赖项并生成 JAR 文件。在项目的根目录下运行以下命令：
mvn clean install -DskipTests
1. 配置 IDE：
将项目导入到你的首选 IDE（如 IntelliJ IDEA 或 Eclipse）。确保已经安装了相应的 Maven 插件，并且能正确解析和构建项目。
1. 设置断点：
在你想要调试的代码段中设置断点。对于 Oracle CDC，你可能希望在 com.ververica.cdc.connectors.oracle 包下的类或方法中设置断点。
1. 编写示例程序：
创建一个新的 Java 程序来演示如何使用 Oracle CDC 连接器。你可以参考文档或者上面提到的知识库中的示例代码来创建一个简单的 Flink 应用程序。
1. 运行和调试应用程序：
在 IDE 中运行你的示例程序。
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问题二：Flink CDC能不能像stream load一样直接配be 的ip，不通过 fe转？
Flink CDC中MySQL cdc 到 doris，doris connector 在本地访问不了内网，能不能像stream load一样直接配be 的ip，不通过 fe转？
参考答案：
遇到过类似的问题，当时是要做测试，本地无法链接BE内网，找运维开通了VPN 打通了内网。
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问题三：Flink CDC中postgresql cdc支持像mysql动态加表吗？
Flink CDC中postgresql cdc支持像mysql动态加表吗？
参考答案：
是的，Flink CDC在PostgreSQL中也支持动态加表的功能。这意味着你可以在现有的CDC作业中添加新的表，而无需重启作业或重新读取已有的表。这个功能对于需要动态扩展监控表的场景非常有用。你只需要调用相应的API，就可以将新的表添加到正在运行的CDC作业中。
具体来说，你可以使用Flink Stream API来开发一个Flink CDC Demo，以PostgreSQL为例，采集PostgreSQL binlog数据并发送至消息队列。如果需要动态加载表，可以使用Flink的startupOptions方法来实现。例如：
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); PostgresSource<String> postgresSource = PostgresSource.<Builder<String>() .hostname("localhost") .port(5432) .database("mydb") .table("mytable") .username("root") .password("password") .deserializer(new SimpleStringSchema()) .startupOptions(StartupOptions.initial()) // 使用初始的起始事件偏移量 .build(); DataStream<String> stream = env.addSource(postgresSource);
在这个例子中，StartupOptions.initial()方法会告诉Flink CDC使用初始的起始事件偏移量。如果你知道新的起始事件偏移量，你可以使用StartupOptions.offset(Offset)方法来设置它。
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问题四：Flink CDC下图情况，我是不是应该调哪个等待时间？
Flink CDC下图情况，我是不是应该调哪个等待时间？ 
参考答案：
对于Flink CDC的等待时间，确实可以通过一些配置进行调节。例如，在Flink CDC 2.0中提出了增量快照算法后，通过切片可以将checkpoint粒度降至chunk，chunk大小是用户可配置的，默认是8096条，用户可以将其调至更小。这样可以减轻写入压力，减少内存资源的使用，提升下游写入存储时的稳定性。
另外，如果你使用的是MySQL的Binlog作为数据源，还可以尝试将Binlog的保留时间调大，比如7天。具体命令如下：show variables like 'expire_logs_days'; set global expire_logs_days=7;。这样可以避免因下游聚合算子或者Sink算子长时间出现反压，导致source无法消费数据的情况。
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问题五：源表里有几万条数据，为什么flinkcdc启动的时候只初始化4条数据？
源表里有几万条数据，为什么flinkcdc启动的时候只初始化4条数据？
参考答案：
你count一下源表 看看是不是全部加载了。 select是只显示了4条，消费就会反压了 因为并行度太低，我的意思是你用cdc 加载源表了， 在cdc里面count 一下源表是多少条
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