问题一：Flink CDC里每次更新都包含所有字段吗？
Flink CDC里每次更新都包含所有字段吗？
参考答案：
是的，一打印便知。
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问题二：Flink CDC里关于#2217问题有后续吗？
Flink CDC里关于#2217问题有后续吗，最后帖子说的【从指定的binlog位点启动】这个功能有没有实现方式？
参考答案：
关于Flink CDC中的#2217问题，目前还没有明确的后续。该问题涉及到从指定的binlog位点启动功能，但目前还没有实现方式。
从指定的binlog位点启动是指在Flink CDC中，用户可以选择从特定的binlog位置开始读取和处理数据，而不是从最早的binlog位置开始。这对于一些需要从特定时间点开始消费数据的场景非常有用。
然而，目前Flink CDC并没有提供直接的方式来实现这个功能。用户仍然需要手动指定起始的binlog位置，并确保该位置之前的所有事件都已经成功处理。
如果你对这个问题感兴趣，可以考虑在Flink社区中提出一个新的issue，以讨论和推动该功能的实现。
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问题三：Flink CDC里不开启checkPoint有什么影响吗？
Flink CDC里不开启checkPoint有什么影响吗？
参考答案：
flink-cdc的依赖checkpoint机制的，不开不行。
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问题四：Flink CDC里为什么mongo cdc之前的pipline下推到mongo的参数没了呢？
Flink CDC里为什么mongo cdc之前的pipline下推到mongo的参数没了呢。现在快照阶段直接查全表没法过滤了吗？2.2的参数copy.existing.pipeline 在2.3以后没了怎么办？ 
参考答案：
Flink CDC中，MongoDB的CDC插件在处理下推到MongoDB时，可能会出现参数丢失的情况。这可能是因为MongoDB的CDC插件在处理下推操作时，没有正确传递参数导致的。
为了解决这个问题，你可以尝试以下方法：
- 检查你的Flink CDC配置，确保在下推到MongoDB时传递了正确的参数。你可以查看Flink CDC的文档或者示例代码，了解如何正确配置下推参数。
- 如果问题仍然存在，你可以尝试使用MongoDB的查询过滤器来过滤数据。在快照阶段，你可以使用MongoDB的查询语句来过滤需要的数据，然后再将结果写入到目标表中。
关于copy.existing.pipeline参数的问题，确实在Flink 2.3以后的版本中被移除了。这是因为Flink 2.3以后的版本引入了新的源表API，不再支持copy.existing.pipeline参数。
如果你需要在Flink 2.3及以上版本中使用MongoDB的CDC插件，并且需要保留现有的管道逻辑，你可以考虑自定义一个转换函数来实现类似的功能。你可以在转换函数中读取源表的数据，并根据需要应用管道逻辑，然后将结果写入到目标表中。
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问题五：Flink CDC里假设我做widow计算使用ProcessTime计算，会有什么问题啊？
Flink CDC里假设我做widow计算使用ProcessTime计算，然后我有20台机器，其中4台机器错乱了，时间提前了2个小时，然后这会导致什么问题？
- 我的水位线会怎么样，会因为提前的事件导致我正常的时间变成延迟数据吗？
- 我的窗口计算 正常的数据 和不正常的是不是都产生了异常的数据
参考答案：
在 Apache Flink 中，如果使用 ProcessTime 窗口进行计算，并且有部分 TaskManager 机器的时间设置错误（提前了2个小时），这将会对窗口计算造成显著的影响，因为 ProcessTime 是基于每个 TaskManager 的本地系统时间来推进水位线（watermark）的。
水位线会怎么样？
由于水位线是根据各个 TaskManager 的本地时间独立生成和推进的，所以那4台时间错乱的机器将会生成较早的水位线。这意味着它们可能会更快地将数据标记为“及时”，并触发相应的窗口计算。然而，其余正确时钟的机器则按正常时间处理数据。
是否会导致正常时间的数据变成延迟数据？
不会直接导致正常时间的数据被视为延迟数据。但是，这种时间不一致的情况会导致整个流处理系统的全局一致性受到破坏。例如，在一个事件时间或处理时间窗口中，如果某些窗口提前关闭并触发计算，而其他窗口还在等待更准确的时间点到来，那么整体上的结果将是不正确的。
窗口计算的结果会怎样？
- 正常时间的机器上，窗口计算是基于正确的时间推进。
- 错误时间的机器上，窗口会基于错误的时间推进，可能过早地聚合数据，从而产生不符合预期的计算结果。
由于集群内时间不一致，窗口计算的最终输出数据将是异常的，因为它混合了基于不同时间基准计算出来的结果。要解决这个问题，必须确保所有参与计算的节点具有同步的时间源，尤其是在依赖于处理时间进行窗口计算时。在生产环境中强烈建议使用事件时间或者与 NTP 服务器同步过的处理时间以保持时钟的一致性。
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