问题一：Flink CDC有没有办法可以做到cdc表更新以后就去数据库查询最新的jdbc表呢？
Flink CDC中flinksql进行一个3张表的全量加增量实时联表同步，现在我如果3张表都用cdc连接器，flink程序的内存就会涨的很快，如果设置状态过期时间，就会导致数据丢失，因为不同表的时间跨度可能会比较长
现在，我把这三张表更新最迟的一个表使用cdc连接器，其余两个使用jdbc连接器，但是flink会缓存jdbc的表，所以联表执行的不是数据库的最新数据，有没有办法可以做到cdc表更新以后就去数据库查询最新的jdbc表呢
参考答案：
把jdbc的缓存关了，用look up join
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问题二：flinkcdc2.4版本实时采集oracle19c ADG备库（只读模式），这是什么情况啊？
flinkcdc2.4版本实时采集oracle19c ADG备库（只读模式），几秒钟后程序自动结束，这是什么情况啊？用flinksql的方式没有异常信息，用datastream方式提示找不到sid。我查v$instance表，用orcl2这个sid，就会提示用户名密码错误。是因为不能创建log_mining_flush表的原因吗？oracle上也不能执行这两句，ALTER TABLE inventory.customers ADD SUPPLEMENTAL LOG DATA (ALL) COLUMNS;ALTER DATABASE ADD SUPPLEMENTAL LOG DATA;
参考答案：
看看有没有异常信息
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问题三：Flink CDC一个场景中需要关联十几张表并聚合，每次变更都会更新到Kafka很多数据？
Flink CDC一个场景中需要关联十几张表并聚合，我现在使用了upsertkafaka将这个大融合切成多个，但是现在问题是这样每个新任务基于上次的upsert Kafka数据量非常大，每次变更都会更新到Kafka很多数据？有没有更好的方式比如结合ice格式的流融合？es8 table connector pls不想走中转感觉走upsertKafka会变慢？
参考答案：
您可以考虑使用Flink CDC的流融合功能来解决这个问题。流融合可以将多个表的数据进行关联和聚合，并将结果写入到目标表中。相比于将数据写入到Kafka中再进行处理，流融合可以减少数据传输和处理的开销，提高系统的性能。
对于Iceberg格式的流融合，您可以使用Flink CDC的Iceberg Connector来实现。该连接器支持将数据写入到Iceberg表中，并提供了一些高级功能，如数据分区、数据文件管理和版本控制等。通过使用Iceberg Connector，您可以将多个表的数据进行关联和聚合，并将结果写入到Iceberg表中。
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问题四：Flink CDC中Checkpoint 的清理策略一般是怎么设置的？
Flink CDC中Checkpoint 的清理策略一般是怎么设置的？发现跑一段时间后，占用空间还挺大大
参考答案：
Checkpoint
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问题五：Flink CDC怎么打包到k8s上吗？或者有文档介绍吗？
Flink CDC怎么打包到k8s上吗？或者有文档介绍吗？
参考答案：
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