问题一：Flink CDC入湖入仓过程中是如何区分上游业务表删除数据的？
Flink CDC入湖入仓过程中是如何区分上游业务表删除数据的？
因为有的业务本身需要删除数据，有的是因为数据库归档删除数据，这二者怎么区分？
业务删除数据要在目标paimon表上删除数据的，但归档删除数据是需要忽略的？
参考答案：
你把删除的binlog过滤掉不就行了，他意思是动态过滤，这个还是比较难实现的，我cdc用的streamapi不是sql，所以比较灵活，如果你要区分两个删除的话，要不然再建一个表，要不然就把cdc删除的数据打标签不删除
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问题二：Flink CDC中postgrecdc2.4.1 从指定时间戳同步数据？
Flink CDC中postgrecdc2.4.1 从指定时间戳同步数据？ properties.setProperty("startup.mode","timestamp"); properties.setProperty("startup.timestamp-millis","1626169100000L"); 这样配置没有生效，正确的要如何配置啊
参考答案：
不支持从时间戳启动
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问题三：Flink CDC修改这个参数是为了解决问题？
Flink CDC修改这个参数是为了解决问题？
Checkpoint expired before completing. 参考https://blog.csdn.net/wochunyang/article/details/132143187 。对方提供的参数我这边不能生效
参考答案：
Flink CDC中的Checkpoint过期问题可能是由于以下原因导致的：
- Checkpoint的超时时间设置过短。您可以尝试增加Checkpoint的超时时间，以便给系统更多的时间来完成Checkpoint操作。在Flink配置文件（flink-conf.yaml）中，可以设置
taskmanager.checkpoint.timeout参数来调整Checkpoint的超时时间。例如，将超时时间设置为30分钟：
taskmanager.checkpoint.timeout: 30min
- Flink集群的资源不足。如果Flink集群的资源不足，可能会导致Checkpoint操作无法完成。您可以尝试增加Flink集群的资源，例如增加TaskManager的数量或提高每个TaskManager的内存和CPU资源。
- Flink版本与CDC插件版本不兼容。请确保您使用的Flink版本与CDC插件版本兼容。您可以查看Flink官方文档以获取有关兼容性的信息。
- 网络问题。如果您的网络环境不稳定，可能会导致Checkpoint操作失败。您可以尝试优化网络环境，或者使用其他可靠的网络连接。
- 日志分析。检查Flink的日志文件，查找可能导致Checkpoint失败的错误信息。这可以帮助您更好地了解问题所在，并采取相应的措施解决。
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问题四：Flink CDC 我提交任务到k8s上运行。但里面设置的checkpoint的时间间隔一直不生效？
Flink CDC 我提交任务到k8s上运行。但里面设置的checkpoint的时间间隔一直不生效？（我在代码中设置的是720000ms，720s但是web界面显示的是默认值30s，如下图），请问如何使这个值生效呀？我的任务提交语句是./bin/flink run-application --target kubernetes-application --parallelism 3 -Dkubernetes.cluster-id=cluster231205bb -Dkubernetes.namespace=flink -Dkubernetes.rest-service.exposed.type=NodePort -Dkubernetes.jobmanager.service-account=flink-service-account -Dkubernetes.container.image.ref=swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/commons/toll_pro_04:1.17.1 -Dkubernetes.container.image.pull-secrets=regcred3 -Dtaskmanager.memory.process.size=12000m -Dtaskmanager.memory.managed.size=10m -Dtaskmanager.memory.network.max=65m -Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=3 --pyModule ls_card_blacklist_32 --pyFiles /opt/python_codes/ls_card_blacklist_32.py 
参考答案：
你的提交任务语句中没有包含设置 checkpoint 时间间隔的参数呀？
-Dstate.checkpoints.interval=720000
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问题五：Flink CDC中MySQL pipeline connector 这怎么用呢？
Flink CDC中MySQL pipeline connector 这怎么用呢？
参考答案：
Flink CDC中的MySQL Pipeline Connector用于从MySQL数据库中捕获数据变更，并将其转换为流式数据。下面是使用MySQL Pipeline Connector的步骤：
- 添加依赖：首先，您需要在您的项目中添加Flink CDC和MySQL JDBC驱动程序的依赖项。您可以在项目的构建文件（如Maven的pom.xml）中添加以下依赖项：
<dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId> <version>2.1.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>8.0.23</version> </dependency>
请确保将版本号替换为您实际使用的版本。
- 创建Flink流执行环境：接下来，您需要创建一个Flink流执行环境。这可以通过以下代码完成：
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
- 配置MySQL连接信息：然后，您需要提供MySQL数据库的连接信息，包括主机名、端口、用户名和密码。您可以使用以下代码进行配置：
Properties properties = new Properties(); properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092"); properties.setProperty("group.id", "test"); properties.setProperty("enable.auto.commit", "true"); properties.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000"); properties.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); properties.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
- 创建MySQL Source：接下来，您可以使用
DebeziumSourceFunction来创建一个MySQL源。该函数将连接到MySQL数据库并捕获数据变更。以下是创建MySQL源的示例代码：
DebeziumSourceFunction<String> sourceFunction = MySQLSource.<String>builder() .hostname("localhost") .port(3306) .username("root") .password("password") .databaseList("mydb") .tableList("mytable") .deserializer(new SimpleStringSchema()) .build();
请确保将主机名、端口、用户名、密码、数据库名称和表名称替换为您实际使用的值。此外，您还可以根据需要指定其他选项，如SSL证书等。
- 将MySQL源添加到Flink流执行环境中：最后，您可以将MySQL源添加到Flink流执行环境中，以便开始捕获数据变更。以下是将MySQL源添加到Flink流执行环境的示例代码：
DataStream<String> stream = env.addSource(sourceFunction);
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