问题一：Flink CDC里你家用oracle cdc同步，是在源端是专门建了个表空间吗？
Flink CDC里用oracle cdc同步，是在源端是专门建了个表空间，把需要做同步的表建立到这个表空间上么？
参考答案：
用原来的用户账户，不动原来数据，赋予原来账户权限。
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问题二：flink-cdc3.0 使用 mysql cdc 配置 不增量怎么办？
flink-cdc3.0 使用 mysql cdc 配置 StartupOptions.initial()全量之后就不增量了怎么解决？
参考答案：
尝试从savepoint点重启。
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问题三：Flink CDC里mysql中字段类型为json，这该怎么解决？
Flink CDC里mysql中字段类型为json，但经过source后print的字段中内容被转义了，是需要自定义deserializer才能解决吗？
参考答案：
你可以使用table-api 或者flink-sql。
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问题四：flink cdc上看资源使用不多，但是flink所在节点里面非常卡为什么？
flink cdc上看资源使用不多，但是flink所在节点里面非常卡，checkpoint设置的10秒，实际耗时接近分钟级，请问可能是啥原因？ 
参考答案：
IQ高。
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问题五：通过flinkcdc 3.0.1 把mysql 同步怎么处理？
通过flinkcdc 3.0.1 把mysql 同步到starrocks ,source busy 100%这个怎么处理？
参考答案：
当使用Flink CDC 3.0.1从MySQL同步数据到StarRocks时，如果遇到Source（即MySQL）CPU或资源占用达到100%的情况，这通常意味着MySQL服务器在处理变更数据捕获(CDC)请求、事务日志读取或者其他相关操作时遇到了瓶颈。针对这个问题，可以从以下几个方面进行排查和优化：
1. MySQL侧资源监控与调优：
检查MySQL服务器的系统资源使用情况，包括CPU、内存、I/O等是否饱和。
确认MySQL的binlog_format设置正确且适合CDC需求，比如应设为ROW格式。
调整MySQL的max_binlog_size、binlog_cache_size等相关参数，以适应CDC带来的额外负载。
分析并适当调整影响MySQL性能的SQL查询、索引优化及其他数据库配置。
2. Flink CDC Connector配置调优：
检查Flink CDC连接器的相关配置，如并行度设置是否合理，避免过度并发读取MySQL导致压力过大。
考虑增加fetch.size限制每次拉取的数据量，或者增大buffer.memory.size控制缓冲区大小，确保既能有效利用资源又能避免过度消耗MySQL资源。
如果Flink CDC支持过滤条件或表白名单/黑名单，确认只同步必要的数据，减少无用数据传输和处理。
3. 流量控制与错误处理：
考虑在Flink作业中添加适当的背压策略，让上游MySQL在下游StarRocks无法及时处理时能够适当减缓数据同步速度。
对于可能发生的错误和异常情况进行妥善处理，避免因错误重试导致MySQL持续繁忙。
4. 扩容与架构优化：
如果MySQL确实不堪重负，可能需要考虑数据库层面的水平扩展，例如引入读写分离、增加从库等方案。
对于Flink任务本身，也可以考虑提高整个Flink集群的资源配置，并合理分配TaskManager资源，使得数据同步处理能力增强。
5. 监控与报警：
建立健全的监控体系，一旦MySQL资源使用率超过阈值，触发告警以便及时发现和处理问题。
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