问题一：flink的applcation model模式和sql client可以一起用吗
flink的applcation model模式和sql client可以一起用吗，如何使用呢，如果不能使用，生产环境pre-job和session模式哪个模式会更好
参考答案：
Apache Flink 支持多种部署模式，包括 Application Model、Per-Job 和 Session 模式。Application Model 模式是一种新的部署方式，主要解决了 Per-Job 模式中的一些问题，并且目前 Application 模式已经支持 Yarn 和 K8s 的部署方式。Flink 的 SQL Client 可以处理用 SQL 语言编写的查询语句，这些查询需要嵌入用 Java 或 Scala 编写的程序中。
在生产环境中，选择 Pre-job 还是 Session 模式取决于具体的应用场景和需求。如果你需要长时间运行的任务，并且希望任务在出现问题时能够自动恢复，那么 Pre-job 模式可能更适合你。相反，如果你的任务是短周期的或者对实时性有较高要求，那么 Session 模式可能更为合适。
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问题二：使用flink on yarn的模式，怎么进行内存资源调优呢，如何配置flink内存
使用了三台机器搭建flink on yarn，想在生产环境进行调优，如何设置呢，或者说怎么调优最为合理，配置文件如何去修改，还请社区中有经验的大佬指教
参考答案：
在使用Flink on yarn模式进行内存资源调优时，可以配置Flink的参数来优化内存使用。以下是一些关键参数的配置指导：
- JobManager参数：
jobmanager.heap.mb：用于设置JobManager的堆内存大小，一般建议不要配置得太大，1-2G足够。jobmanager.rpc.address：指定JobManager的地址。jobmanager.rpc.port：指定JobManager的端口。
- TaskManager参数：
taskmanager.heap.mb：用于设置TaskManager的堆内存大小，大小应根据任务量进行合理的配置。taskmanager.numberOfTaskSlots：指定TaskManager的slot数量，在yarn模式下会受到yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores值的影响。taskmanager.memory.process.size：用于配置Flink TaskManager任务的总内存，Flink框架会根据默认比例划分各个区域的内存，但有时默认划分可能不适应特定需求，因此可能需要手动调整以避免资源浪费。
- 资源配置：
- 提交方式可以选择
yarn-per-job，并在使用脚本提交Flink任务时指定资源分配。为任务分配合适的资源是性能调优的第一步，适当增加资源的分配通常与性能提升成正比。确保实现了最优资源配置后，再考虑进一步的性能调优策略。
通过合理配置上述参数，您可以更好地优化Flink on yarn模式下的内存资源使用，从而提高任务执行效率和性能。
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问题三：有没有做Flink CDC 和kettle对比？
有没有大佬做Flink CDC 和kettle对比？各个维度的
参考答案：
Flink CDC和Kettle都是常用的数据同步工具，但它们在处理方式和能力上存在一些主要的区别。
Flink CDC是Apache Flink的一组连接器，主要用于捕获数据库的变更数据，如MySQL、Postgres等。其优势在于支持全量和增量一体化同步，即首先读取数据库中表的历史全量数据，再无缝衔接到读取表的增量数据，为用户提供实时的、一致性的快照。同时，Flink CDC支持分布式架构、支持事务，并且生态友好。然而，Flink CDC 1.x版本在不加锁的情况下可以满足大部分场景，但是牺牲了一定的数据准确性。
相比之下，Kettle是一款开源的ETL工具，可以进行数据的抽取、转换和加载等操作。它支持多种数据库，包括MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server等，并且可以通过图形化界面进行任务调度和管理。然而，Kettle在处理大规模数据时可能会遇到性能瓶颈。
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问题四：Flink CDC这个可以打印 但是就是sink不进去？
Flink CDC这个可以打印 但是就是sink不进去？ 
参考答案：
taskmanager.heap.size 和 jobmanager.heap.size 这两个参数你改改看
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问题五：请问postgresqlFlink CDC 能直接读取华为的 gaussdb 吗？
请问postgresqlFlink CDC 能直接读取华为的 gaussdb 吗？
参考答案：
不能
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