问题一：Flink CDC如何实现全增量一体化数据集成？
Flink CDC如何实现全增量一体化数据集成？
参考回答：
Flink CDC通过结合Flink的流批一体能力，先全量同步完历史数据后自动接到断点，实时续传增量数据，实现一站式数据同步（读取数据库全量数据后自动切换，通过binlog增量同步）。
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问题二：Flink CDC目前支持哪些主流数据库？
Flink CDC目前支持哪些主流数据库？
参考回答：
Flink CDC目前已可以支持大部分主流数据库，包括MySQL、Postgres、Oracle、MongoDB、MariaDB，其他如TiDB、DB2、SQL Server也在积极开发中。
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问题三：流式数仓（Streaming Warehouse）的概念是为了解决什么问题而提出的？
流式数仓（Streaming Warehouse）的概念是为了解决什么问题而提出的？
参考回答：
流式数仓（Streaming Warehouse）的概念是为了解决实时离线数仓一体化的问题而提出的，旨在通过一套方法论、一套API、一套计算和一套中间存储实现全链路一体化。
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问题四：实时离线数仓一体化常用的解决方案有哪些问题？
实时离线数仓一体化常用的解决方案有哪些问题？
参考回答：
实时离线数仓一体化常用的解决方案存在开发效率、维护成本高，流批口径不统一等问题，且消息队列中的数据无法有效进行实时分析，引入其他OLAP系统会增加系统复杂度同时也不能保证数据一致性。
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问题五：Flink如何通过Dynamic Table解决消息队列无法有效进行实时分析的问题？
Flink如何通过Dynamic Table解决消息队列无法有效进行实时分析的问题？
参考回答：
Flink通过引入Dynamic Table来存放实时链路产生的分层数据，并通过Flink SQL的流批一体能力实时串联起整个分层数仓，提供实时分析的能力，从而解决消息队列无法有效进行实时分析的问题。
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