新手入门想问一下大佬们Flink CDC中 oracle19C flinkCdc2.3.0版本，？

对于Flink CDC中的Oracle 19C和Flink CDC 2.3.0版本，使用DataStream Source时，如果数据库和表都没有开启补充日志，是无法正常工作的。补充日志是Oracle数据库中用于记录变更数据的一种机制，而Flink CDC正是通过读取补充日志来捕获变更数据的。

如果在开启补充日志时遇到了报错表要开启补充日志的问题，可能是因为在开启补充日志之前，并没有为表设置恰当的列类型。请确保在为表开启补充日志之前，表的列类型已经正确设置。如果报错中提到的是无效的列类型，可能是由于表的某些列的数据类型不被支持导致的。

要解决这个问题，你可以检查表的列类型是否符合Flink CDC的要求。确保表的列类型在Flink CDC所支持的范围内。如果有不支持的数据类型，你可能需要进行数据类型的转换或者使用其他的解决方案。

楼主你好，在使用阿里云Flink CDC中 oracle19C flinkCdc2.3.0版本时，如果使用DataStream Source，非CDB数据库，表和数据库不必须开启补充日志。

如果您开启了补充日志，但是出现了表需要开启补充日志的提示，则可能是因为您的表结构发生了变化，例如新增了列或修改了列的数据类型，导致CDC无法正确解析数据。

如果您出现了无效的列类型的报错，则可能是源表中存在不受支持的数据类型或数据类型转换错误。您可以检查源表中的数据类型是否与CDC支持的数据类型一致，并确保数据类型转换正确。

对于使用 Flink CDC 2.3.0 版本和 Oracle 19C 数据库，以下是一些关于补充日志和报错的解释和建议：

1. 数据库补充日志：
Flink CDC 需要使用 Oracle 数据库的补充日志（Supplemental Logging）来捕获数据变化。为了确保 Flink 可以正确地获取到变更事件，您需要在数据库中开启相应的补充日志。请确保已按照 Flink CDC 的文档中指定的方式正确配置补充日志。

2. 表和列的补充日志：
对于非 CDB（Container Database）数据库中的表，只有在数据库级别开启了补充日志，并且表创建时没有手动禁用补充日志时，Flink CDC 才能正确捕获表中的数据变化。因此，在使用 Flink CDC 时，表和列都不需要额外的补充日志设置。

3. 报错：无效的列类型：
当在表上启用了 Oracle 的补充日志之后，可能会遇到 "无效的列类型" 错误。这种错误通常是由于某些特殊的列类型（如空间数据、LOB、XML 等）无法被正确捕获而导致的。针对这种情况，您可以尝试以下方法进行解决：

• 排除无法识别的列类型：在 Flink CDC 的配置中，通过 debezium.transforms 参数指定 unwrap 转换器，排除无法识别的列类型。例如：debezium.transforms=unwrap:drop.tombstones=true,drop.invalid.column.types=true
  

• 针对特殊列进行自定义转换：对于无法识别的列类型，您可以使用 Flink CDC 提供的自定义转换来处理。具体实现方式请参考 Flink CDC 的文档和示例。

对于使用Flink CDC的Oracle 19c和Flink CDC 2.3.0版本，以下是一些要注意的事项：

1. 补充日志（Supplemental Logging）：在使用Oracle数据库进行CDC时，需要启用补充日志。补充日志记录了表的详细变更信息，以便Flink CDC可以捕获到这些变化并进行处理。确保已为相关表开启必要的补充日志。

2. 非CDB数据库支持：Flink CDC通常支持Oracle的多租户架构（CDB数据库），但对于非CDB数据库，您也可以使用DataStream Source进行CDC。请确保正确配置非CDB数据库的连接信息，并根据实际情况进行测试和验证。

3. 无效的列类型错误：如果在启用补充日志后遇到“无效的列类型”错误，请检查表结构中的列是否具有受支持的数据类型。某些特殊的或不常见的列类型可能不被Flink CDC支持。您可以尝试调整表结构，将不支持的列类型转换为支持的类型，或者尝试其他解决方案。

针对您提到的问题，以下是一些建议来解决这些问题：

• 确保已针对表启用了必要的补充日志，包括主键、唯一键和外键等约束。
• 检查表结构中的列类型是否受到支持。如果有不受支持的列类型，请尝试修改列类型或者选择其他解决方案。
• 在遇到问题时，查阅Flink CDC和Oracle 19c的官方文档、用户手册和社区资源，以获取更详细的指导和帮助。
• 如果问题仍然存在，建议您提供具体的错误信息和相关代码片段，以便进一步诊断和帮助解决。

你可以尝试以下办法解决
1、对于非CDB数据库，表和数据库都不需要开启补充日志。
2、如果在开启补充日志后出现报错，可能是因为数据类型不匹配。可以尝试使用类型转换器将数据类型转换为正确的类型。
3、如果在开启补充日志后出现无效的列类型错误，可能是因为该表没有配置正确的列信息。需要检查表的配置信息是否正确，并且确保所有需要的列都被正确地配置。
4、如果以上方法都无法解决问题，可以尝试使用Flink的CDC源码自定义逻辑，以满足特定的需求。

在使用 Flink CDC 2.3.0 版本进行 Oracle 19C 数据库的数据源同步时，确保你的数据库是非CDB数据库。对于非CDB数据库，Flink CDC 可以通过读取 Oracle 的补充日志（Redo Log）来捕获表级别的变更事件。

关于你提到的数据库和表是否需要开启补充日志，以及在开启补充日志后出现的无效列类型错误，我提供以下几点建议：

数据库补充日志开启：确保你的 Oracle 19C 数据库已经开启了补充日志（Supplemental Logging）。补充日志记录了数据库的详细变更信息，使得 Flink CDC 可以捕获到表结构和数据的变化。你可以参考 Oracle 官方文档了解如何开启和配置补充日志。

表补充日志开启：除了数据库级别的补充日志外，你还需要为需要同步的表开启补充日志。在 Oracle 中，你可以使用 ALTER TABLE 命令来为相应的表开启补充日志。例如，执行以下命令开启指定表的补充日志：

Copy
ALTER TABLE table_name ADD SUPPLEMENTAL LOG DATA;
```

注意，如果你有大量的表需要同步，手动为每个表开启补充日志可能会很繁琐。你可以考虑编写脚本或使用 Oracle 提供的工具来批量开启补充日志。

无效的列类型错误：当你开启了补充日志并尝试进行 Flink CDC 同步时，如果出现无效的列类型错误，可能是由于一些列的数据类型不受支持。在 Flink CDC 中，不支持的列类型可能会导致错误。你可以查看 Flink CDC 的官方文档或社区资源，了解支持的 Oracle 列类型列表，并确保你的表结构中使用的列类型是受支持的。

如果你遇到无效的列类型错误，通常有两种解决方法：

一种是修改表结构，将不支持的列类型更改为支持的列类型；
另一种是通过 Flink CDC 的自定义解析器（CustomDebeziumDeserializationSchema）来处理特殊的列类型，将其转换为支持的类型。
需要注意的是，Flink CDC 的版本和 Oracle 数据库的版本也可能会对兼容性产生影响。如果遇到问题，建议参考 Flink CDC 和 Oracle 数据库的官方文档，查看它们之间的兼容性信息，以确保所选择的版本是兼容的。

Flink CDC（Change Data Capture）是用于从数据库中捕获数据变更的技术。在使用Flink CDC从Oracle数据库中捕获数据变更时，需要确保数据库开启了补充日志。

对于非CDB数据库，要求表和数据库都必须开启补充日志。如果数据库已经开启了补充日志，但表没有开启，就会导致报错。因此，需要确保表也开启了补充日志。

另外，如果在开启表的补充日志后出现“无效的列类型”的错误，可能是因为Flink CDC在处理捕获的数据时无法正确解析表结构。这可能是因为Flink CDC版本与Oracle数据库版本不兼容，或者Flink CDC没有正确配置以处理表结构的变化。

您好，如果您使用Flink CDC中的Oracle 19C版本，那么您需要注意以下几点：

使用DataStream Source：您可以使用Flink CDC提供的DataStream Source API，对数据进行读取和写入操作。同时，您还需要在配置文件中，指定snapshot参数和snapshotPath参数，以启用Snapshot功能。
非CDB数据库：如果您使用Flink CDC中的Oracle 19C版本，那么您需要注意非CDB数据库的配置。具体来说，您需要在配置文件中，指定database参数和host参数，以指定数据源的名称和地址。
补充日志：如果您使用Flink CDC中的Oracle 19C版本，那么您需要注意补充日志的开启。具体来说，如果您的数据源表和数据库都需要开启补充日志，那么您需要在配置文件中，指定enableAdditionalLog参数和logName参数，以启用补充日志功能。
无效的列类型：如果您使用Flink CDC中的Oracle 19C版本，那么您可能会遇到无效的列类型的问题。这是因为Oracle 19C版本中，某些列类型可能不支持Flink CDC的数据类型。因此，您需要在配置文件中，指定schema参数和tableSchema参数，以指定数据源表的列类型和结构。
需要注意的是，如果您使用Flink CDC中的Oracle 19C版本，那么您需要注意数据的处理效率和准确性。同时，您还需要注意数据的安全性和可靠性，以保证数据的正确性和可靠性。