Flink CDC 有遇到过这个问题么？

根据您提及的Flink CDC问题，知识库中确实覆盖了多种与Flink CDC相关的常见问题及解决方案。这里直接为您总结相关解答要点：

1. MySQL/Hologres CDC源表不支持窗口函数：可以通过非窗口聚合实现需求，例如使用DATE_FORMAT函数将时间字段转换为分钟粒度字符串作为分组依据进行聚合统计。

2. MySQL CDC只能作为Source：是的，MySQL CDC主要用于读取MySQL数据库中的全量和增量数据，仅能作为数据流的源头（Source）使用。

3. MySQL CDC读取全量后不读增量：

   • 可能是因为配置读取的是RDS MySQL 5.6备库或只读实例，建议使用可写实例或升级MySQL版本。
   • 全量读取时间过长导致作业卡住，可以通过增加并发数加快全量读取速度。
   • 确保全量到增量切换时等待一个Checkpoint周期，以保证数据正确性，并合理设置Checkpoint间隔时间。

4. table-name正则表达式解析逗号问题：可以调整正则表达式避免逗号解析问题，如使用(t_process_wi_history_\d{1}|t_process_wi_history_\d{2})格式。

5. 多个CDC作业导致数据库压力大：考虑通过Kafka消息队列解耦，或将多个CTAS作业合并、复用Server ID减小压力。

6. Flink读取MySQL CDC消耗大量带宽：由于Binlog包含整个实例变更，即使只关注单表，也会读取所有变更记录。可通过Source复用减少带宽使用。

7. timestamp字段时区相差8小时：需检查并确保server-time-zone参数与MySQL服务器时区一致，或在自定义序列化器中正确处理时区信息。

8. Postgres CDC Source配置tableList：需使用模式名加表名的形式，如my_schema.my_table。

9. 找不到SNAPSHOT版本jar包：Snapshot版本需自行编译源码获取，推荐使用稳定版如flink-sql-connector-mysql-cdc-2.1.0.jar。

10. Flink SQL Connector与Flink Connector区别：前者为FAT JAR包含所有依赖，适用于SQL作业；后者仅含连接器代码，需手动管理依赖，适用于DataStream作业。

11. Maven仓库找不到2.x版本：因项目改组，需在/com/ververica路径下查找。

12. 反序列化数值类型显示为字符串：调整Debezium属性，如设置bigint.unsigned.handling.mode=long和decimal.handling.mode=double来正确处理数值类型。

综上所述，Flink CDC遇到的问题有明确的解决策略和优化方法，请根据具体情况参考上述对应方案实施。