问题一：Flink CDC里我按照flink-cdc-3.0官方文档操作怎么办？
Flink CDC里我按照flink-cdc-3.0官方文档操作 以基于 Flink CDC 3.0 构建 MySQL 到 Doris 的 Streaming ELT的方式 将mysql-5.7的数据同步到Doris-2.0.2 执行bin/flink-cdc.sh mysql-to-doris.yaml同步任务 Doris一侧第一次能正常接收到表和示例数据 但是当源数据库mysql的表新增数据记录时 Doris一侧接收不到表新增数据 变更无法同步
参考答案：
看下job的checkpoint history有没有做检查点。
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问题二：这个代码flink 1.5可以调用 jars/upload上传jar包。啥情况 ？
这个代码flink 1.5可以调用 jars/upload上传jar包。但升级到flink 1.8就一直timeout了，啥情况 ？ 
参考答案：
这个代码示例展示了如何在 Flink 1.5 中调用 jars/upload 上传 jar 包。具体来说，它使用了 Flink 的 FileSystem 类来访问本地文件系统，并使用 uploadJar 方法将指定的 jar 包上传到 Flink 集群中的指定路径。
以下是代码示例：
import org.apache.flink.api.common.JobExecutionResult; import org.apache.flink.client.program.ClusterClient; import org.apache.flink.configuration.Configuration; import org.apache.flink.runtime.jobgraph.JobGraph; import org.apache.flink.runtime.minicluster.LocalFlinkMiniCluster; import java.io.File; import java.net.URI; import java.util.Collections; public class FlinkUploadJarExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建本地 Flink 集群 LocalFlinkMiniCluster miniCluster = new LocalFlinkMiniCluster(); miniCluster.start(); // 获取 Flink 集群客户端 ClusterClient<?> client = miniCluster.getClusterClient(); // 创建作业图 JobGraph jobGraph = createJobGraph(); // 上传 jar 包到 Flink 集群 URI jarUri = client.uploadJar(new File("path/to/your/jar/file.jar")); // 设置作业依赖的 jar 包 jobGraph.getJobConfiguration().setString(org.apache.flink.configuration.ConfigOptions.JOB_MANAGER_SHARED_JARS, jarUri.toString()); // 提交作业并等待结果 JobExecutionResult result = client.submitJob(jobGraph); // 关闭 Flink 集群客户端和本地集群 client.close(); miniCluster.stop(); } private static JobGraph createJobGraph() { // 在这里创建你的 Flink 作业图 // ... return null; // 返回创建好的作业图 } }
请注意，你需要将 "path/to/your/jar/file.jar" 替换为你要上传的 jar 包的实际路径。此外，你还需要实现 createJobGraph 方法来创建你自己的 Flink 作业图。
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问题三：可以解答一下Flink，我的source 一直是100% 是正常的吗？
有大佬可以解答一下Flink，我的source 一直是100% 是正常的吗？ 
参考答案：
下游性能低下 背压了
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问题四：Flink这个图啥意思？
Flink这个图啥意思？看不懂啊 
参考答案：
这个图展示了一个Flink作业的运行概况。从图中可以看到以下信息：
- 任务管理器（Manager）： 显示为"WANGER"，可能是该任务的节点或集群的名称。
- 水标记（Watermarks）： 显示为215，这可能是该任务处理的数据量或者某个特定的时间点。
- 累积器（Accumulators）： 没有显示具体的值或名称，但可能表示该任务中的某些状态或统计数据。
- 度量（Metrics）： 显示了多个指标，如"Mixed"、"OffCPU"、"OnCPU"等，这些通常用于监控和跟踪任务的运行状况。
- "Measured 3m 12s ago": 表示这个数据是3分12秒前测量的。
总的来说，这个图提供了关于Flink任务运行的实时状态和性能指标的信息。
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问题五：Flink这个处理数据数据，为什么过段时间就重置了，难道是重启了吗？
Flink这个处理数据数据，为什么过段时间就重置了，难道是重启了吗？ 
参考答案：
根据提供的信息，无法确定Flink作业是否重启了。如果Flink作业在过段时间后重置了数据，可能是因为以下原因之一：
- 任务配置：检查Flink作业的配置，确保没有设置自动重启或恢复的选项。某些配置可能会导致作业在发生故障或异常时自动重启，并重置数据。
- 故障处理：如果Flink作业遇到故障或错误，它可能会自动重启以恢复运行。在重启过程中，作业的状态和数据可能会被重置。检查作业日志和错误消息，以确定是否存在故障处理的情况。
- 数据源问题：如果Flink作业的数据源出现问题，例如连接中断或数据丢失，作业可能会重置数据。请确保数据源的稳定性和可靠性，以避免数据重置的情况。
- 内存管理：Flink作业可能会因内存不足而被迫重启。检查作业的内存配置和资源使用情况，确保分配足够的内存来处理数据，避免作业因内存问题而重置数据。
综上所述，需要进一步调查和分析Flink作业的配置、日志和错误消息，以确定为什么数据会过段时间就重置
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