问题一：Flink CDC用mysql cdc2.3跨坐同步，从任务启动10分钟内没有数据。什么原因？
Flink CDC用mysql cdc2.3跨坐同步，从指定时间戳5分钟前同步，任务表象是
1.任务启动10分钟内没有数据，10分钟后有数据进入。
2.运维告警，在我们任务启动后的10分钟左右专线带宽拉满了。
想问一下，mysql cdc从指定时间戳同步是不是会抽取数据源全量binkog到 cdc，然后cdc再根据时间戳进行过滤？跨云同步
参考答案：
Flink CDC是一种基于流式数据同步的工具，可以将MySQL的binlog数据实时同步到其他数据源。当使用Flink CDC从指定时间戳同步时，它不会抽取全量数据源进行备份，而是根据指定的时间戳来过滤数据。具体来说，Flink CDC会从指定的时间点开始读取增量日志，并将这些增量日志应用到目标数据源中。
对于您提到的问题：
- 任务启动后10分钟内没有数据，这可能是由于Flink CDC在启动初期正在读取并应用增量日志，或者是因为指定的时间戳之前的日志已经被处理过了。
- 运维告警显示专线带宽在任务启动后的10分钟左右被拉满，这可能是因为有大量的数据在这段时间内被同步。
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问题二：Flink CDC这个MySqlSource弃用了，还有别的方式吗？
Flink CDC这个MySqlSource弃用了，还有别的方式吗？ 
参考答案：
有两个MysqlSource，一个是弃用的，另一个是可以用的，包名不同的。com.ververica.cdc.connectors.mysql.source这个包下的可用的
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问题三：Flink CDC基于flink自定义opengauss的source，这里我该怎么去split？
Flink CDC基于flink自定义opengauss的source，这里我该怎么去split，应该查看opengauss哪些特性呢？
参考答案：
目前cdc没接入opengauss
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问题四：Flink CDC在使用oracle cdc监控数据库，参数设置，还有其他办法么？
Flink CDC在使用oracle cdc监控数据库，系统打印LogMiner is now using the maximum batch size 100000....，继而无法监控数据变更，除了调大log.mining.batch. size.max参数设置，还有其他办法么？ 这个过程中缺失的数据有啥办法能重新捕获到嘛？
参考答案：
除了调大log.mining.batch.size.max参数设置，还可以尝试以下方法：
- 检查Oracle数据库的归档日志模式是否开启。如果没有开启，需要先开启归档日志模式。可以通过以下命令查看和设置归档日志模式：
查看归档日志模式：
SHOW PARAMETER log_archive_dest;
- 开启归档日志模式：
ALTER DATABASE ARCHIVELOG;
- 检查Flink CDC的Debezium连接器配置是否正确。确保已经正确配置了Oracle数据库的连接信息、schema列表等。可以参考官方文档进行配置：https://debezium.io/documentation/reference/stable/connectors/oracle.html
- 如果缺失的数据已经无法重新捕获到，可以考虑使用第三方工具（如GoldenGate、DataSync等）进行数据同步，将缺失的数据从其他时间点同步过来。
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问题五：Flink CDC中MySQL 数据库，请问有没有遇到过或者好的解决方案？
Flink CDC中MySQL 数据库，表的主键是 varchar类型 primary key，我从 mysql 到 kafka，进行 initial
同步时，总是卡在 MySqlSnapshotSplitReadTask，Snapshot step 2 - Snapshotting data 这一步，我的表数据量在 2000w，导致我的 taskManager 不断的重启，每次都是卡在这，请问大佬们有没有遇到过或者好的解决方案？
参考答案：
在处理大量数据同步的问题上，Flink CDC是一个优秀的解决方案。然而，您遇到的问题可能是由于在initial模式下，MySQL CDC源表会先通过JDBC连接MySQL，使用SELECT语句读取全量的数据，并记录Binlog的位点。全量阶段结束后，再从记录的位点开始读取Binlog中的增量数据。当您的表数据量较大时，这个过程可能会导致任务管理器不断重启。
为了解决这个问题，您可以尝试以下几种方法：
- 将primary key的类型改为整数类型，这样可以避免在大量数据的情况下出现性能问题。
- 采用分片的方式处理大量的数据，将数据分成多个部分进行处理，这样可以提高处理效率。
- 采用增量同步的方式，而不是全量同步。这样可以减少需要处理的数据量，从而提高处理效率。
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