问题一：flink有什么办法可以加快同步速度吗？
我用flinkSql清洗 测试环境一个数据，join 8个表，8万条数据，为什么平均每秒才同步了5，6条数据吗？有什么办法可以加快同步速度吗？ 
参考答案：
产生了反压问题，在这里增加一下并发度试试呢 
如果关联的其他都是维表的话 那你的sql 写法有问题 看一个 这个文档 https://help.aliyun.com/zh/flink/developer-reference/join-statements-for-dimension-tables?spm=a2c4g.11186623.0.i5
关于本问题的更多回答可点击进行查看：
https://developer.aliyun.com/ask/605975
问题二：Flink源头是kafka，cdas支持元数据转换到starrocks了吗？
Flink源头是kafka，cdas支持元数据转换到starrocks了吗？ 
参考答案：
支持。
关于本问题的更多回答可点击进行查看：
https://developer.aliyun.com/ask/605974
问题三：哪些CDC连接器已经在实时计算Flink中提供,无需使用社区版?
哪些CDC连接器已经在实时计算Flink中提供,无需使用社区版?
参考答案：
MySQL、PostgresCDC（公测中）、MongoDBCDC（公测中）这些CDC连接器已经在实时计算Flink中提供，无需使用社区版。
关于本问题的更多回答可点击进行查看：
https://developer.aliyun.com/ask/605972
问题四：Flink目前cdc 整库同步支持哪些呀?
Flink目前cdc 整库同步支持哪些呀?
参考答案：
Apache Flink 是一个流处理和批处理的开源平台，它本身并不直接支持 CDC（Change Data Capture）整库同步。然而，Flink 社区和生态系统中的一些工具和组件可以与 Flink 集成，以支持 CDC 整库同步。
目前，与 Flink 集成并支持 CDC 整库同步的工具包括：
- Debezium：Debezium 是一个开源的 CDC 平台，它支持多种数据库（如 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等）的变更数据捕获。通过 Flink 的 Debezium Connector，你可以将数据库的变更数据实时捕获并传输到 Flink 中进行进一步的处理。
- Canal：Canal 是阿里巴巴开源的一个基于 MySQL 数据库增量订阅与消费的组件。Canal 模拟 MySQL slave 的交互协议，将自己伪装成 MySQL slave，向 MySQL master 请求 binlog，然后解析 binlog 日志并生成事件，供下游应用消费。Flink 社区中有一些用户通过自定义连接器或集成方式，将 Canal 与 Flink 结合使用来实现 CDC 整库同步。
- Flink CDC Connectors：Flink 社区也在不断发展自己的 CDC Connectors，以支持更多的数据库和更便捷的集成方式。这些 Connectors 通常提供了与特定数据库的直接集成，使得 Flink 可以更容易地捕获数据库的变更数据。
需要注意的是，CDC 整库同步通常涉及到大量的数据和复杂的处理逻辑，因此在实际应用中需要根据具体的业务需求和场景来选择合适的工具和配置。同时，也需要考虑到数据的一致性、可靠性、性能等方面的因素，以确保同步过程的正确性和高效性。
关于本问题的更多回答可点击进行查看：
https://developer.aliyun.com/ask/605959
问题五：flinkcdc3.0整库同步mysql的数据到starrocks中全量能过去增量过不去怎么排查？
flinkcdc3.0整库同步mysql的数据到starrocks中 全量能过去增量过不去怎么排查?
参考答案：
应该是checkpoint没有设置
关于本问题的更多回答可点击进行查看：
