问题一：Flink CDC 里flink sql >= 这种底层不是filter算子么？
Flink CDC 里flink sql >= 这种底层不是filter算子么？
参考答案：
是啊，但是你开datastream。datastream可以针对不同算子设置并行度。sql是全局的。
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问题二：Flink CDC 配置文档，如果需要在 sink 端配置 Doris 集群，我应该如何编写？
Flink CDC 配置文档，如果需要在 sink 端配置 Doris 集群，我应该如何编写？具体问题是，对于整库同步，我是否需要编写三个 IP 地址？如果是，这些 IP 地址和端口号的分隔符应该是逗号还是别的字符？
source:
type: mysql
name: MySQL Source
hostname: 127.0.0.1
port: 3306
username: admin
password: pass
tables: adb.., bdb.usertable[0-9]+, [app|web].order_.
server-id: 5401-5404
sink:
type: doris
name: Doris Sink
fenodes: 127.0.0.1:8030
username: root
password: pass
pipeline:
name: MySQL to Doris Pipeline
parallelism: 4
参考答案：
用doris提供的cdcjar呀。写个fe的就行，要是高可用的话，就写多个；假如你们给高可用的fe已经配代理的话，就写代理的域名就行。逗号隔开。
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问题三：Flink cdc开了16并发，程序跑 < 1亿id 这里大概20分钟，怎么加快？
Flink cdc开了16并发，程序跑 < 1亿id 这里大概20分钟，后面开始同步快照数据，；
但是线上mongo的cpu扛不住，只能1个并发跑；
参考答案：
用jdbc抽数据历史数据吧，id毕竟带索引快点。
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问题四：使用 MySQL CDC 同步数据到 MongoDB 时，因为 MySQL 源表数据量很大怎么办？
使用 MySQL CDC 同步数据到 MongoDB 时，因为 MySQL 源表数据量很大（3亿条记录），我尝试执行 insert into mongo select * from mysql where id > 1亿。但是程序在处理 id < 1亿 的数据时会卡住很长一段时间，之后才开始同步数据。有没有什么参数可以调整以减少这个卡顿时间？或者这个问题其实起始于 MySQL 源表的数据选择性能？有没有办法直接跳过不需要的前一亿条数据记录？
参考答案：
数据再减少拉取，用between；尽量分批，索引生效。
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问题五：Flink CDC 里除了超时重试，还要什么配置调优？
Flink CDC 里除了超时重试，jobmanager、tasjmanager内存，flink还需要加什么配置去调优吗？
目前只配置了
jobmanager.memory.process.size: 1024mb
taskmanager.memory.process.size: 1600mb
延迟重试策略
akka.ask.timeout: 60s
web.timeout='1000000'
参考答案：
一般情况jobmanager内存给1个G就完全够用，tm内存根据任务的复杂度决定的,至于你说的参数无非就是配置本地预聚合，minibatch之类的，count(distinct)这种参数的优化等等还有check point的调度时长。
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