问题一：Flink CDC 3.0 启动后咋们如何提交从savepoint恢复？
Flink CDC 3.0 启动后咋们如何提交从savepoint恢复？
参考答案：
可以参考这个链接：https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors/issues/2940
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问题二：Flink CDC这边能在序列化里面做的，但是至于如何限流，有一些案例参考下吗？
Flink CDC这边能在序列化里面做的，但是至于如何限流，大佬有一些案例参考下吗？
参考答案：
在Flink CDC中，可以通过设置maxRatePerSecond参数来限制处理速率。这个参数用于控制每秒处理的事件数量。以下是一个示例：
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); // 创建Kafka源表 Table sourceTable = ...; // 创建Kafka sink表 Table sinkTable = ...; // 定义CDC转换操作 Table changelog = sourceTable.changelog() .withSchema(sourceSchema) .withStartupMode(StartupMode.EARLIEST) .build(); // 添加转换操作到Flink流处理流程 DataStream<Row> stream = env.addSource(changelog) .map(new YourMapFunction()) .keyBy(...) .timeWindow(Time.seconds(10)) .apply(new YourWindowFunction()); // 将结果写入Kafka sink表 stream.addSink(sinkTable); // 启动Flink作业 env.execute("Flink CDC Job with Rate Limiting");
在这个示例中，我们设置了maxRatePerSecond参数为1，这意味着每秒最多处理1个事件。你可以根据实际需求调整这个值。
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问题三：问一个问题比如有一个cdc数据流，那么是不是会过滤掉status=2，这时上下游数据将不一致？
问一个问题比如有一个cdc数据流，下游hudi或kafka，这时我限制了status=1才会写入到下游，这时候下游具有了a的status=1，这时上游从2变为1是没问题的，但是上游从1变为2，在where上限制了=1那么是不是会过滤掉status=2，这时上下游数据将不一致？
参考答案：
是的，如果上游从1变为2，并且在下游的where条件中限制了status=1，那么上游的status=2的数据将被过滤掉，导致上下游数据不一致。为了解决这个问题，你可以在下游使用一些机制来处理这种情况，例如记录下被过滤掉的数据或者使用其他方式来同步数据。
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问题四：Flink CDC并行度设置为1 还能怎么限流啊，指点下，还是水位线间接限流？
Flink CDC并行度设置为1 还能怎么限流啊，大佬指点下，还是水位线间接限流？
参考答案：
当Flink CDC的并行度设置为1时，你可以通过以下方式进行限流：
- 水位线间接限流：使用水位线来控制Flink作业的流量。你可以根据下游的处理能力和需求，设置合适的水位线阈值。当水位线达到或超过阈值时，可以暂停或减缓上游的数据生成速度，以避免下游处理不过来的情况发生。
- 使用消息队列进行缓冲：将Flink CDC的数据先发送到消息队列（如Kafka）中，然后下游从消息队列中拉取数据进行处理。通过调整消息队列的容量和消费者的消费速度，可以实现对上游数据的限流控制。
- 使用窗口进行时间限制：在Flink CDC作业中，可以使用窗口函数对数据进行时间范围的限制。通过设置合适的窗口大小和滑动步长，可以控制每个窗口内的数据量，从而实现限流的效果。
需要注意的是，以上方法都是间接限流的方式，它们并不能直接控制Flink CDC作业的并行度。如果你需要更细粒度的控制，可以考虑调整Flink作业的并行度或者使用其他流式处理框架来实现更精确的限流策略。
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问题五：Flink CDCsource这么多，sink只有这几类吗？
Flink CDCsource这么多，sink只有这几类吗，我想mysql到pg，没有pg的sink吗？ 
参考答案：
Flink CDC确实提供了多样化的Source和Sink连接器，以满足各种数据源和数据接收方的需求。这些连接器是Flink社区开发的Flink-cdc-connector组件。
对于Source部分，Flink CDC支持从MySQL，MariaDB, RDS MySQL，Aurora MySQL，PolarDB MySQL，PostgreSQL，Oracle，MongoDB，SqlServer，OceanBase，PolarDB-X，TiDB等数据库中读取全量数据和增量变更数据。
在Sink部分，Flink不仅为Kafka、Hive和不同的文件系统提供了预定义的连接器，而且通过复用Flink Source 和 Sink的设计，开发者可以基于Flink connector快速将外部系统接入Flink CDC的上下游生态。
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