问题一：Flink目前实时怎么验证数据结果的准确性呢？
Flink目前实时怎么验证数据结果的准确性呢？比如统计七天的数据 离线抽前六天 实时跑今天的 怎么验证实时数据的准确性
参考答案：
要验证Flink实时数据的准确性，可以采取以下步骤：
- 定义预期结果：首先，你需要明确你想要验证的统计结果是什么。例如，如果你想要验证七天的数据中前六天的统计结果，你需要知道这六天的具体统计指标和数值。
- 编写验证逻辑：根据预期结果，编写相应的验证逻辑。你可以使用Flink的DataStream API或Table API来处理实时数据流，并执行相应的计算操作以得到统计结果。
- 对比实时结果与预期结果：将实时计算得到的统计结果与预期结果进行对比。你可以逐个字段进行比较，确保实时结果与预期结果一致。
- 引入监控和告警机制：为了及时发现和解决数据准确性问题，建议在实时计算过程中引入监控和告警机制。你可以使用Flink提供的监控工具（如Web UI、Metrics System等）来监控系统的状态和性能指标，并根据需要设置告警规则。
- 定期验证和调整：由于实时数据可能会发生变化，建议定期验证数据的准确性，并根据验证结果进行调整和优化。你可以根据实际情况制定验证计划，例如每天、每周或每月进行一次验证。
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问题二：Flink我一个作业4000个并发度，jobmanager内存大概给多少？
Flink我一个作业4000个并发度，jobmanager内存大概给多少？
参考答案：
Flink作业的并发度和JobManager内存大小之间没有固定的关系，因为具体的内存需求取决于作业的类型、数据量和处理逻辑等因素。
一般来说，可以根据以下因素来估算JobManager的内存大小：
- 作业的数据量：如果作业需要处理的数据量很大，那么JobManager需要更多的内存来存储状态和临时数据。
- 作业的复杂性：如果作业的处理逻辑比较复杂，涉及到大量的计算和转换操作，那么JobManager需要更多的内存来执行这些操作。
- 作业的并行度：如果作业的并发度很高，那么JobManager需要更多的内存来管理任务调度和资源分配等操作。
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问题三：flinkcdc可以读到Oracle的ddl吗？
flinkcdc可以读到Oracle的ddl吗？
参考答案：
Flink CDC可以读取Oracle的DDL语句，但需要采取一些特定的步骤。首先，确保Oracle中相关表已开启归档日志和补充日志，因为Flink CDC基于Debezium的LogMiner实现，LogMiner需要使用Oracle的归档日志和补充日志来获取变更数据。然后，在Flink程序中创建Oracle CDC连接。
需要注意的是，一般来说，对于业务系统有重大意义的表，Flink CDC不会进行DDL操作，仅需要捕捉DML操作即可。此外，由于Oracle 18c不支持对数据添加补充日志，所以目前支持的Oracle版本为11g。
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问题四：Flinkcdc如何指定表的隐藏列为主键啊？
Flinkcdc如何指定表的隐藏列为主键啊？例如MySQL中的_rowid
参考答案：
在Flink CDC中，可以通过指定scan.startup.mode参数来控制如何读取表中的隐藏列。如果需要将MySQL中的_rowid列作为主键，可以按照以下步骤进行配置：
- 在创建表结构时，将
_rowid列定义为主键。例如，可以使用如下DDL语句创建一个包含_rowid列的表：
CREATE TABLE my_table ( _rowid INT NOT NULL, column1 VARCHAR(255), column2 INT, PRIMARY KEY (_rowid) );
- 在Flink CDC中，通过设置
scan.startup.mode参数为latest-offset来确保从最新的数据开始读取。这样可以避免读取到旧的、不包含主键列的数据。例如，可以在Flink SQL中使用如下语句来设置该参数：
SET 'scan.startup.mode' = 'latest-offset';
- 在Flink CDC中，使用
SELECT语句选择需要读取的列，并排除掉不需要的列。例如，可以使用如下语句只读取column1和column2列：
SELECT column1, column2 FROM my_table;
通过以上配置，Flink CDC将会正确地读取MySQL中的_rowid列并将其作为主键进行处理。
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问题五：读取kafka直接写入starrocks,flinksql提交，有参数把算子分开吗？
读取kafka直接写入starrocks,flinksql提交，算子合并了看不到读取写入数量计数器的值，有参数把算子分开吗？
参考答案：
env.disableOperatorChaining();
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