问题一：在Flink使用cdas语法，mysql的json类型到了hologres会变成什么类型？
在Flink使用cdas语法，同步mysql数据到hologres(开启了字段类型宽容模式'enableTypeNormalization' = 'true')，mysql的json类型到了hologres会变成什么类型？在文档上没找到映射关系。
参考答案：
在Flink使用CDAS语法同步MySQL数据到Hologres时，如果开启了字段类型宽容模式（'enableTypeNormalization' = 'true'），MySQL中的JSON类型可能会被转换为Hologres中的字符串类型。
具体来说，当MySQL中的JSON类型数据被同步到Hologres时，由于Hologres不支持JSON类型，所以该字段会被映射为字符串类型。这意味着在Hologres中，原本的JSON数据将被存储为字符串形式，而不是作为JSON对象或数组进行处理。
需要注意的是，这种转换可能会导致一些功能上的限制或不便，因为字符串类型的数据无法直接进行JSON相关的操作和查询。因此，在使用CDAS语法进行数据同步时，建议仔细考虑数据类型之间的映射关系，并确保目标数据库能够正确处理源数据库的数据类型。
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问题二：在Flink想在jar作业里面用对应最新款引擎的mysql connector包,应该引入哪个依赖？
在Flink如果我想在jar作业里面用对应最新款引擎的mysql connector包,应该引入哪个依赖呢？
参考答案：
要在Flink的jar作业中使用最新款引擎的MySQL Connector包，您需要引入flink-connector-mysql-cdc依赖。具体操作如下：
- 添加依赖：在您的项目的构建文件（如pom.xml或build.gradle）中添加flink-connector-mysql-cdc的依赖项。这通常涉及在文件的相应部分添加一个依赖条目，指定连接器的groupId、artifactId和版本号。
- 配置MySQL：确保您的MySQL服务器满足使用CDC源表的前提条件，包括网络连通性和适当的服务器配置。根据Flink的要求，MySQL的版本应为5.6或5.7。
- 放置依赖：如果您使用的是Flink SQL Client，并且希望使用CDC功能，需要将相关依赖放置在Flink的lib目录中。这可以通过手动下载依赖并将其放入目录，或者通过构建工具自动管理这些依赖来完成。
- 使用Table API：一旦依赖被正确添加和配置，您就可以使用Flink Table API与MySQL数据库交互，捕获数据变更，并将处理结果写回数据库。
此外，为了确保兼容性和最佳实践，建议查阅Flink官方文档或相关社区资源，以获取最新的配置指南和版本信息。这将帮助您避免可能的兼容性问题，并确保您的作业能够顺利执行。
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问题三：Flink这个包打的是不是有点问题,少了一个类？
Flink这个包打的是不是有点问题,少了一个类? 
参考答案：
vvr的cdc不开源，如果你用开源cdc，搜下maven.
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问题四：Flink的cdas的动态加表目前仅支持，默认全量启动，什么时候支持非全量启动？
Flink的cdas的动态加表目前仅支持，默认全量启动，什么时候支持非全量启动？因为补数据挺痛苦的，一遇到问题就开始补全量数据，我们希望有问题的表走个batch就行
参考答案：
Flink的CDAS（Change Data Capture Statements）功能，目前主要支持全量数据的初始化加载。至于非全量启动，即增量数据同步的功能，还没有得到相关信息证实Flink将在何时提供官方支持。
不过，对于动态加表以及数据同步的需求，您可以考虑以下几种临时解决方案：
- 使用Binlog Source：如果源数据库支持Binlog（如MySQL），您可以配置Flink来消费Binlog，从而实现数据的实时增量同步。这通常涉及到在Flink中创建相应的Binlog Source表，并使用适当的DDL语句来指定Binlog的消费方式。
- 定时批处理：对于出现问题需要补数据的情况，可以设置定时任务来对问题表进行批次处理，而不是每次都进行全量数据的同步。
- 维表更新策略：对于需要实时更新的维表，可以探索使用HBase、Kafka或MySQL等不同的组件作为FlinkSQL的source维表，选择最适合您业务场景的方案来确保能得到正确的结果。
总之，由于Flink的版本更新较快，建议您持续关注Flink官方社区和版本发布说明，以获取最新的功能支持和改进情况。同时，您也可以考虑与Flink社区进行交流，提出您的需求，因为社区的力量有时也能推动功能的实现和完善。希望这些建议能够对您有所帮助。
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问题五：flink 这个目前有计划吗 ？ 啥时候能上线？
maxcomputer的同学说 关于 maxcomputer Transaction Table2.0 的连接器 会有flink 这里进行内置， 我想问一下这个目前有计划吗 ？ 啥时候能上线？
参考答案：
关于MaxCompute Transaction Table2.0的Flink内置连接器的计划和上线时间，目前没有具体的公开信息。不过，根据相关信息，可以得知以下几点：
- MaxCompute与Flink的集成：已经有流程说明如何将Flink数据写入到MaxCompute表中，这表明两者之间存在一定程度的集成。
- MaxCompute连接器的支持情况：实时计算引擎VVR 2.0.0及以上版本支持MaxCompute连接器，这为Flink与MaxCompute的进一步集成提供了基础。
- Transaction Table2.0的特性：MaxCompute新增的Transaction Table2.0表类型支持近实时的数据存储和计算解决方案，这对于实现高效的数据处理具有重要意义。
- 新版Flink Connector插件：MaxCompute已经提供了新版的Flink Connector插件，该插件支持将Flink数据写入至MaxCompute的普通表和Transaction Table2.0类型表，这提高了Flink数据写入MaxCompute的便捷性。
综上所述，虽然没有明确的时间表表明Transaction Table2.0的Flink内置连接器何时上线，但考虑到阿里云在推动MaxCompute与Flink集成方面的努力，以及Transaction Table2.0本身的新特性，可以合理预期这样的连接器正在开发中或即将推出。对于具体的时间安排，建议持续关注阿里云官方发布的最新消息和更新。
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