在使用Flink CDC时，如果提示成功但Sink端查不到数据，可能是由以下几个原因导致的。以下是详细的原因分析及解决方案：
1. 数据未正确写入Sink端
- 可能原因：
- 数据在写入Sink端时被过滤或丢弃。
- Sink端的表结构与上游数据不匹配，导致写入失败。
- Sink端的连接器配置错误，例如未正确设置主键、分区表路由等。
- 解决方案：
- 检查Sink端的表结构是否与上游数据一致，确保字段类型和数量匹配。
- 如果Sink端是分区表，确认是否启用了
partitionRouter=true，并检查是否需要设置createparttable=true以支持自动创建分区表。
- 使用
print结果表或日志输出（Log4j）确认数据是否正常到达Sink端。
2. 数据乱序或延迟触发窗口计算
- 可能原因：
- 数据流中存在乱序数据，导致部分数据被丢弃。
- Watermark设置不合理，导致数据未能及时触发窗口计算。
- 解决方案：
- 确认是否存在乱序数据，可以通过
print结果表或日志输出查看数据源中的乱序情况。
- 根据乱序程度合理设置Watermark生成策略，例如：
Watermark = Event time - 5s，以允许一定程度的乱序数据被处理。
- 如果使用窗口计算，建议以整点、整分的时间段开窗，避免因乱序严重而导致数据丢失。
3. Checkpoint未完成或数据未刷新
- 可能原因：
- Flink Hologres Sink连接器的Checkpoint间隔较长，数据尚未刷新到数据库。
- 缓冲区未达到
jdbcWriteBatchSize或jdbcWriteFlushInterval的阈值，数据仍在缓存中。
- 解决方案：
- 检查Checkpoint间隔设置是否合理，适当缩短Checkpoint间隔时间。
- 调整
sink.buffer-flush.max-rows和sink.buffer-flush.interval参数，确保数据能够及时刷新到Sink端。
- 在运维中心查看作业日志，确认是否有异常或延迟刷新的情况。
4. 网络连通性问题
- 可能原因：
- Flink与Sink端之间的网络连接存在问题，导致数据无法正常传输。
- 解决方案：
- 检查Flink与Sink端的网络连通性，确保两者能够正常通信。
- 如果通过公网连接，需配置NAT访问公网；如果是同VPC，需通过内网地址连接并添加白名单。
5. MySQL Binlog相关问题
- 可能原因：
- MySQL Binlog文件已过期或被清理，导致增量数据无法读取。
- RDS MySQL只读实例的Binlog文件不包含数据，无法读取增量阶段的数据。
- 解决方案：
- 检查MySQL Binlog文件是否过期，执行命令
SHOW FULL BINARY LOGS;确认当前存在的Binlog文件及其修改时间。
- 如果使用RDS MySQL 5.6只读实例，建议切换为可写实例或升级至更高版本。
- 调整RDS MySQL的Binlog保留策略，确保Binlog文件能够被正常读取。
6. 权限问题
- 可能原因：
- Sink端的操作用户缺少必要的权限，例如INSERT、UPDATE或DELETE权限。
- 解决方案：
- 检查Sink端操作用户的权限，确保其具有对目标表的完整操作权限。
- 如果使用CDC流结合WHERE条件过滤，需确保用户具有DELETE权限，因为
update_before数据会被识别为DELETE操作。
7. 作业逻辑或拓扑图问题
- 可能原因：
- 作业中只有一个节点，Source没有input只有output，Sink只有input没有output，导致拓扑图中无法看到数据流量。
- 解决方案：
- 将Source算子和Sink算子拆分为独立的算子，并在运维中心的运行参数配置中添加
pipeline.operator-chaining: 'false'，以便在拓扑图中查看具体的数据流向和流量。
8. 其他常见问题
- 可能原因：
- 数据经过JOIN、WHERE或窗口等节点时被过滤。
- 维表Cache缓存策略有问题，导致数据未正确关联。
- 解决方案：
- 检查维表Cache缓存策略，确保其配置正确。
- 确认数据是否在JOIN或过滤过程中被丢弃，调整SQL逻辑以避免不必要的过滤。
总结
请根据上述分析逐一排查问题，重点关注数据写入、乱序处理、Checkpoint配置、网络连通性和权限设置等方面。如果问题仍未解决，建议在运维中心查看详细的作业日志，定位具体的错误信息并进一步处理。
