问题一：现在用的2.3.0的Flink CDC，从oracle同步到hbase，不知道哪种方式好些？
现在用的2.3.0的Flink CDC，从oracle同步到hbase，不知道哪种方式好些？
参考答案：
那你只能写ds，一个source接入，写出 ，ds写hbase 可以做到一个sink
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问题二：oracle中的BLOB类型 flink传输不过来吗？
oracle中的BLOB类型 flink传输不过来吗？
参考答案：
3.0好像可以
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问题三：Flink CDC一个任务可以同时启动多个Source吧？
Flink CDC一个任务可以同时启动多个Source吧？
参考答案：
用cdc 3.0 ，一个source整库同步
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问题四：flink cdc对多个表进行监听，还是多个表用一个source对应多个sink呢？
flink cdc对多个表进行监听，建议一个表一个source对应一个sink，还是多个表用一个source对应多个sink呢？
参考答案：
在使用 Flink CDC 对多个表进行监听时，建议采用一个表对应一个source和一个sink的配置方式。
首先，Flink CDC 设计用于捕获和处理数据库的变更数据流（Change Data Stream），其优势在于能够精确捕捉到每一条记录的变化，并且可以实时反映到下游的数据系统中。当需要监听多个表时，主要有以下两种方案：
- 一个表一个source对应一个sink：这种方案的优势在于解耦和清晰的职责划分。每个source负责监听特定的表，然后将变更数据发送到对应的sink中。这样可以保证每个表的数据流是独立的，便于管理和调试。同时，如果某个表的结构发生变化或者有特殊的数据处理需求，可以单独针对这个表进行配置和优化，而不会影响到其他表的处理流程。
- 多个表用一个source对应多个sink：在某些情况下，如果多个表的数据需要被一起处理，例如进行join操作或者写入到同一个目标系统中，可以考虑使用单个source来监听多个表，然后通过Flink的数据处理功能将数据流合并或拆分后写入到不同的sink中。这种方式可以减少source的数量，简化配置工作。但需要注意的是，这样做可能会使得数据处理逻辑变得复杂，且难以针对特定表进行优化。
其次，具体选择哪种方案，需要根据实际的业务需求和数据处理逻辑来决定。如果业务场景要求对每个表的处理逻辑都保持独立，或者每个表的数据结构差异较大，那么推荐使用第一种方案。如果多个表之间存在紧密的业务关联，且数据处理逻辑允许或需要将它们合并处理，那么可以考虑第二种方案。
总的来说，无论选择哪种方案，都需要确保Flink作业的稳定性和性能，以及数据处理的准确性。在实施过程中，可能需要根据实际情况进行调优和测试，以达到最佳的数据处理效果。
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问题五：有没有碰到Flink CDC作业正常运行但是部分数据可以更新过来，有些数据无法更新过来？
有没有小伙伴碰到Flink CDC作业正常运行但是部分数据可以更新过来，有些数据无法更新过来？
参考答案：
有小伙伴可能遇到过Flink CDC作业在运行时部分数据更新正常，而部分数据无法更新的情况。这种情况可能由几个不同的因素引起：
- 数据库日志问题：Flink CDC依赖于数据库的日志（如binlog）来捕获数据变更。如果数据库的日志没有正确开启，或者日志格式与Flink CDC不兼容，就可能导致数据无法被正确捕获和更新。
- 数据类型兼容性：在某些情况下，数据库可能新增了数据类型，而Flink CDC尚未对这些新数据类型进行兼容。例如，8.0.18及以上版本的MySQL添加了一些新的数据类型，如果Flink CDC版本较旧，可能无法解析这些新类型的数据。
- 源数据配置问题：Flink CDC允许用户对表中的部分字段进行关注，通过配置参数来指定哪些字段的数据更新应该被同步。如果配置不当，可能导致某些字段的数据更新不被捕获。
- 资源和性能限制：Flink CDC作业的性能也可能受到资源限制的影响，如果任务分配的资源不足，可能会导致处理速度跟不上数据变更的速度，从而漏掉部分数据的更新。
解决这类问题通常需要从以下几个方面入手：
- 检查并确保数据库的日志功能已正确开启，并且日志格式与Flink CDC兼容。
- 升级Flink CDC到最新版本，以便支持更多数据类型和新特性。
- 仔细检查Flink CDC的源数据配置，确保所有需要关注的字段都已正确包含在同步规则中。
- 根据实际的数据量和处理需求，合理分配计算资源，避免因资源不足导致的性能瓶颈。
总之，遇到Flink CDC作业部分数据更新不正常的问题时，需要综合考虑上述因素，逐一排查和调整，以确保数据能够准确无误地同步。
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