Flink CDC有办法统计同步数据源端和目标端的完整性吗？

Flink CDC 提供了一些工具来监控和确认数据的完整性。
首先，可以在 Flink CDC 的源端启用日志文件跟踪。这样，Flink CDC 将在日志文件中记录所有读取和传输的数据更改。通过分析这些日志文件，可以确认哪些数据已经被成功地捕获并传输到目标端。
其次，可以在 Flink CDC 的目标端启用消息确认机制。这样，每当 Flink CDC 成功地将一条数据写入目标系统后，它会向源端发送一条确认消息。源端收到确认消息后，才会继续处理下一条数据。这样，就可以确保每条数据都已经正确地被写入了目标系统。
最后，还可以使用 Flink CDC 提供的校验和检查功能，来确认源端和目标端之间的数据一致性。具体来说，Flink CDC 会为每条数据生成一个校验和，并将其存储在源端和目标端。然后，可以通过比较这两个校验和来确认数据是否完整且一致。
需要注意的是，即使使用了上述所有的方法，也不能保证数据的完整性。因为在实际应用中，可能会出现各种意外的情况，例如网络中断、电源故障等。因此，建议定期执行完整的数据校验，以确认数据的一致性和完整性。

检查点配合exactly_once就是为了保证完整性，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”

是的，Flink CDC提供了一些机制来检查和报告数据同步的完整性。

首先，你可以通过Flink的监控系统（如Prometheus或Grafana）来查看任务的运行状态和性能指标。其中，有一个重要的指标是"numRecordsInFlight"，它表示正在被处理但还没有被确认的数据记录的数量。如果这个数量持续增加，可能说明数据同步出现了问题。

其次，Flink CDC还提供了一些事件来报告数据同步的状态。例如，当数据记录被写入到结果表时，Flink会发送一个"RecordSinkWriteResult"事件。在这个事件中，你可以检查数据记录是否成功写入到结果表，以及是否有错误发生。

最后，你还可以在Flink SQL中定义自己的事件处理器（EventHandler）来处理数据同步的错误。例如，你可以定义一个事件处理器来捕获"RecordSinkWriteError"事件，并在事件处理器中处理错误，而不是让任务失败。

总的来说，Flink CDC提供了一系列的工具和机制来帮助你和监控数据同步的完整性。