问题一：Flink CDC在同步的时候可以通过参数配置指定条件不，从而达到where的作用？
Flink CDC在同步的时候可以通过参数配置指定条件不，从而达到where的作用？ 
参考答案：
看着没问题，尝试将其他的连接器包注释掉，看看是不是识别有冲突？
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问题二："Flink CDC有个issue不知道怎么操作？
"Flink CDC有个issue不知道怎么操作https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors/pull/2315
参考答案：
这个合并进去了，你更新一下 master 分支，在 master 分支上改就可以了（如果你想用的是 2.4/3.0 的包）
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问题三：Flink CDC支持source到sink同步表结构么？
Flink CDC支持source到sink同步表结构么？
参考答案：
Flink CDC确实支持在数据同步过程中将源数据库的表结构变更实时地同步到目标数据库中。当源数据库（如MySQL）发生DDL（Data Definition Language，数据定义语言）操作，例如修改表结构时，Flink CDC能够捕获这些变更，并将其应用到目标系统中，从而保持目标系统的表结构与源数据库一致。
这意味着如果你使用Flink CDC进行数据库之间的数据复制或者迁移，不仅数据内容可以实现实时同步，而且表结构的变化也能得到自动传播。这对于需要维护多个数据副本之间一致性、或是在大数据场景下进行数据入湖入仓的操作特别有用。不过，请注意不同数据库之间的兼容性和特性差异，某些特定的DDL操作可能在目标系统中无法直接执行或需要转换处理。
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问题四：Flink CDC这种在dws层sum(a)聚合，这种在dws聚合的时候怎样处理呢？
Flink CDC这种在dws层sum(a)聚合，通过流读('read.streaming.enabled' = 'true')的方式，算的结果不对吧？+I -U +U 那么对于一个记录，修改后a的值三条，这种在dws聚合的时候怎样处理呢？
参考答案：
使用Flink CDC进行DWS层的实时聚合计算时，如果遇到多次更新同一个字段的情况，确实可能导致聚合结果不准确。为了解决这个问题，您可以采用累积量模式（如累计求和），或者设计合适的状态保留和清除策略来处理重复更新记录的影响。
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问题五：FlinkCDC 支持基于 sql 查询的数据同步吗？
FlinkCDC 支持基于 sql 查询的数据同步吗？
参考答案：
Apache Flink CDC（Change Data Capture）主要用于实时捕获数据库的变更数据，并将其传输到其他存储系统或进行实时分析。Flink CDC目前主要通过Table API和SQL来消费这些变更数据，但并不直接支持基于SQL查询的数据同步。
不过，你可以在消费CDC数据后，利用Flink的SQL能力对这些数据进行实时处理和过滤，间接实现基于某种条件的同步。例如，你可以从MySQL等数据库中获取变更数据，然后在Flink SQL中编写相应的查询语句，筛选出需要同步的数据，再将结果写入到目标系统。
具体来说，Flink CDC项目如阿里云提供的Canal Adapter for Flink或者开源的debezium等，可以将数据库变更日志转换为Flink的流式表，然后在Flink SQL中进行进一步处理和同步。
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