问题一：Flink CDC中operator如何设置自动清理旧的checkpoint数据呢？
Flink CDC中operator如何设置自动清理旧的checkpoint数据呢？因为我的sql融合了很多表状态数据很大，但是看checkpoints有很多旧的，如何配置flink operator自动清理呢？streampark好用吗？感觉国内主导的很难稳定
参考答案：
在Apache Flink中，包括Flink CDC应用在内的所有作业的checkpoint清理策略是通过Flink集群级别的配置来管理的。要设置自动清理旧的checkpoint数据，可以编辑Flink的全局配置文件（通常是flink-conf.yaml），调整以下配置项：
# 设置保留的checkpoint个数，仅保留最新的几个checkpoint state.checkpoints.num-retained: 3
上述配置意味着Flink会自动保留最近的3个checkpoint，并在创建新checkpoint时删除旧的checkpoint。
对于状态数据非常大的情况，确保合理的checkpoint保留策略和定期清理是非常重要的，以避免存储空间被过度占用。
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问题二：Flink CDC有个消费kafka的问题很困惑，一秒钟16000条数据，flink就消费，没计算？
Flink CDC有个消费kafka的问题很困惑，一秒钟16000条数据，flink就消费，没计算，延迟能到半小时，测试环境非常差，数据比这多都没什么延迟？
参考答案：
在Flink CDC中，如果仅消费Kafka中的数据且没有复杂的计算逻辑，理论上延迟不应该很高。您提到的测试环境中数据量更大却没有明显延迟，但在另一个环境中却出现了严重延迟，这可能与以下几个因素有关：
1. 资源限制：
CPU: 如果生产环境的CPU资源紧张或分配不足，可能会导致Flink TaskManager无法及时处理数据，进而产生延迟。
内存：任务运行时所需的内存量也可能影响性能，特别是如果Flink作业的状态空间较大或者中间结果需要缓存时。
2. 并发度设置：
Flink任务的并行度可能未根据实际硬件资源进行合理调整，导致消费速度跟不上数据产生的速度。
3. 网络问题：
生产环境中的网络带宽、延迟等可能成为瓶颈，尤其是在从Kafka集群读取和向下游系统写入时。
4. Kafka配置：
Kafka消费者参数（如fetch.min.bytes、fetch.max.bytes、max.poll.records等）配置不当，可能导致Flink从Kafka获取数据的效率低下。
5. 反压机制：
若下游存储系统的写入速度慢于Flink处理速度，可能出现反压现象，即下游系统给上游Flink任务施加压力，使得Flink降低消费速度以适应下游系统的处理能力。
6. checkpoint配置：
Checkpoint间隔过长或者执行过程中占用大量资源，可能影响正常的数据处理流程。
7. 外部依赖：
如您的描述中提到的“没计算”，若后续环节有数据库写入操作，那么目标数据库的性能和并发写入能力可能对Flink的吞吐造成影响。
要解决这种高延迟问题，可以从以下几个方面着手排查优化：
确保生产环境的硬件资源充足，适当调优TaskManager的配置（如taskmanager.numberOfTaskSlots、内存大小等）。
调整Flink作业的并行度以匹配实际数据规模和硬件资源。
检查并优化Kafka消费者配置，确保其能高效地从Kafka topic中拉取消息。
分析是否存在反压情况，可以观察Flink的监控指标以及Kafka的offset提交情况。
优化下游系统的处理能力，比如如果是数据库写入慢，检查SQL执行计划、索引是否合适、数据库参数配置等。
根据实际情况调整checkpoint策略，确保它既能保证数据一致性又能避免过度影响实时性。
通过上述步骤分析和优化后，通常能够显著改善Flink CDC在消费Kafka数据时的延迟问题。
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问题三：Flink CDC中kafka设置的5分区 我们cdc的正常速度大概多少呀？
Flink CDC中kafka设置的5分区 现在kafka设置的是10分区 两种速度都区别不大 算子连拆开的话是不是还有额外的重分区开销，网络带宽是100m的 电脑内存20核64g 想着模拟下性能 我们cdc的正常速度大概多少呀？
参考答案：
Flink CDC的速度取决于多个因素，包括源数据库的数据更新速率、Kafka集群的性能、Flink作业的并行度、网络状况以及硬件配置等。对于您的配置（20核64G，100M网络带宽），无法直接给出一个具体的CDC速度数值，需要根据实际场景测试得出。增加Kafka分区数理论上可以提高并行处理能力，但若Flink作业的并行度未相应调整或数据分布不均匀，可能并不能明显提升性能，且可能导致额外的重分区开销。
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问题四：Flink CDC这个速度貌似很慢 是哪里的使用不对么 ？
Flink CDC在windows idea里面跑的mysql cdc全量初始化 这个速度貌似很慢 是哪里的使用不对么 ？ 
参考答案：
把算子链拆一下看下，因为你是本地idea，可以考虑网络传输的问题
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问题五：Flink CDC中debezium源码中哪个地方会注册schema registry?
Flink CDC中debezium源码中哪个地方会注册schema registry? 一直没找到
参考答案：
Debezium在Flink CDC中并未直接注册Schema Registry，它主要用于捕获MySQL等数据库变更事件并生成JSON格式的消息，而Schema Registry一般与Kafka配合使用来管理序列化/反序列化的Avro schema。如果您希望将Debezium生成的JSON消息与Schema Registry结合使用，通常是在Kafka生产者或消费者端进行Schema的注册和管理。
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