问题一：flink cdc 3.0 使用pipeline方式同步数据，中断任务后怎么继续之前的任务断点？
flink cdc 3.0 使用pipeline同步数据时，如果改动yaml文件已增加新的同步表，取消了之前的同步任务，修改后的任务怎么继续之前的检查点。现在是每次重新提交任务都会重新处理一遍之前同步过程。
参考答案：
在使用 Flink CDC 3.0 进行数据同步时，如果您修改了 YAML 文件以增加新的同步表并取消了之前的同步任务，您可能希望任务能够从之前的检查点继续执行，而不是重新开始处理所有数据。以下是一些建议来帮助您实现这一点：
- 检查点配置：确保您的 Flink 任务配置了适当的检查点策略。检查点是 Flink 用于确保任务容错和恢复的关键机制。您可以通过修改
flink-conf.yaml文件中的相应配置来设置检查点的时间间隔和存储位置。 - 版本兼容性：如果您的任务是在 Flink CDC 2.x 版本上创建的，那么在升级到 3.0 版本时，需要确保检查点的兼容性。通常，Flink CDC 的新版本会尽量保持向后兼容，但最好查看官方文档或迁移指南以确认是否有特殊的迁移步骤需要遵循。
- 增量同步：Flink CDC 3.0 支持全量读取结束后自动同步增量数据。如果您的任务已经进行了全量同步，那么在取消某些同步任务后，新任务应该能够从上次同步的位置继续进行增量同步。
- 任务状态：Flink 的任务状态（如处理器的状态）是保存在检查点中的。当任务重新启动时，它会从最近的检查点恢复状态。请确保您的任务处理器没有依赖于已取消同步任务的状态，否则可能需要手动处理这些状态以保证连续性。
- 监控与调试：在修改任务配置并重新启动任务后，密切监控任务的执行情况。如果发现任务没有按预期从检查点继续执行，可以查看 Flink 的日志和监控指标来定位问题。
- 官方文档与社区支持：阅读 Flink CDC 的官方文档，特别是关于数据同步和故障恢复的部分，可以帮助您更好地理解如何正确使用检查点和恢复任务。此外，参考社区的实践经验分享，如 B站的企业实践分享，也可能为您提供有价值的信息。
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问题二：Flink1.17如果要用java8，是不是只能自己编译？
Flink1.17如果要用java8，是不是只能自己编译？
参考答案：
支持java8啊 ，
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问题三：flink1.18不再支持java8，所以我用JAVA11编译适配了一下，如何解决？
flink1.18不再支持java8，所以我用JAVA11编译适配了一下，但是我们业务处理中需要存储到hive，hive又不支持JAVA11，你们有人碰到过吗？如何解决？
参考答案：
改成低版本flink呗或者hive升级
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问题四：有一点sql和后端基础，能不能推荐一些Flink入门教程？
有一点sql和后端基础，能不能推荐一些Flink入门教程？视频和文字的都行
参考答案：
对于有SQL和后端基础的学习者来说，入门Apache Flink是可行的。以下是一些建议的教程资源：
- Apache Flink 官方文档：Flink的官方文档是最权威且详尽的资源，它涵盖了从基础概念到高级应用的所有内容。您可以从Flink简介开始，了解其部署及启动方式，然后逐步深入到Flink的运行架构、算子大全、流处理中的时间和窗口概念、状态管理、容错机制，以及Flink SQL等高级主题。
- 在线视频教程：有许多在线平台提供关于Flink的视频教程，这些课程通常会从基础讲起，适合初学者。您可以搜索相关的教学视频，跟随教程一步步学习。
- 《零基础入门：从0到1学会Apache Flink》：这是由多位Flink PMC及核心贡献者出品的系列教程，非常适合零基础的学习者。它会帮助您建立系统框架体系，是入门Flink的经典读物。
- 实践项目：理论与实践相结合是最好的学习方式。您可以尝试找一些实践项目或案例来动手操作，这样可以加深对Flink的理解和应用。
- 社区和论坛：加入Flink的社区和论坛，与其他开发者交流心得，可以快速解决在学习过程中遇到的问题。
- 专业书籍：市面上也有一些关于Flink的专业书籍，这些书籍通常会系统地介绍Flink的核心概念和使用方法，适合想要深入学习的学习者。
- 博客文章：互联网上有许多关于Flink的博客文章，它们通常会针对特定的主题进行深入讲解，是学习的好资源。
综上所述，以上资源可以帮助您更好地入门Flink，同时，由于您已经具备一定的后端基础，这将大大加快您的学习进度。
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问题五：请问下flink-sql中，where条件有问题，单值没问题，用了in，下游就没数据了有人遇到过吗？
请问下flink-sql中，where条件有问题，单值没问题，用了in，下游就没数据了。有人遇到过吗？
参考答案：
在flink-sql中，使用IN作为WHERE条件可能会导致预期之外的结果，特别是在涉及大数据量处理时。这种情况可能是由于优化器的行为或者连接的数据源特性导致的。
以下是一些可能的原因和解决方法：
- 优化器行为：Flink的优化器在处理
IN子句时可能不会像预期那样工作。在某些情况下，优化器可能无法有效地下推WHERE条件到数据源，导致数据过滤不发生在源头，而是在Flink内部进行，这可能会影响性能和结果。 - 数据源特性：如果你使用的是如JDBC这样的数据源，可能需要确保数据源支持
IN子句的高效处理。有些数据源可能在处理IN子句时效率较低，或者不支持某些类型的查询。 - 分区和扫描：在某些情况下，使用分区字段进行过滤可能会提高效率。如果可能，尝试将
WHERE条件中的IN子句替换为基于分区键的过滤，这样可以利用分区扫描来提高查询效率。 - 代码修改：如果上述方法都不奏效，可能需要考虑修改源码或者自定义connector来实现特定的需求。这通常是针对特定情况的解决方案，需要对Flink的内部工作机制有较深的了解。
- 配置调整：在某些情况下，可以通过调整Flink的配置来解决问题。例如，设置
table.optimizer.state-compatibility.ignore-filter=true可以忽略WHERE条件的修改对下游算子状态兼容性判断的影响。
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