Flink CDC中datastream方式，不能在datastream代码里面指定吗？

在Flink CDC中，DataStream API是一种常用的方式，它允许你在代码中指定数据流的转换和处理逻辑。具体来说，你可以使用DataStream API中的函数和方法来对数据流进行过滤、映射、聚合等操作，以实现所需的数据处理逻辑。

例如，假设你正在使用MongoDB CDC连接器从MongoDB数据库中捕获变更流，并希望将每个变更事件转换为一个JSON字符串。你可以使用DataStream API中的map方法来实现这个转换逻辑：

DataStream<Document> documentStream = mongoSource.getChangeLogs();
DataStream<String> jsonStream = documentStream.map(new MapFunction<Document, String>() {
    @Override
    public String map(Document document) throws Exception {
        return document.toJson();
    }
});

在这个例子中，mongoSource.getChangeLogs()返回一个包含MongoDB变更事件的DataStream对象，然后我们使用map方法将每个变更事件转换为一个JSON字符串。需要注意的是，在使用DataStream API时，你需要确保你的代码能够正确处理大量的数据流，以避免出现性能问题。

Flink CDC中datastream方式可以通过flink命令行或者api方式来制定savepoint，也可以Flink CDC中datastream方式可以通过flink命令行或者api方式来制定savepoint，也可以在datastream代码里面指定。

在datastream代码里面指定savepoint的方式如下：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
FlinkCDCSource<String> source = new FlinkCDCSource<>(...); // 创建FlinkCDCSource对象
DataStream<String> stream = env.addSource(source); // 将FlinkCDCSource添加到数据流中
env.enableCheckpointing(60000); // 开启checkpoint，设置checkpoint间隔为60秒
env.getCheckpointConfig().setCheckpointInterval(60000); // 设置checkpoint间隔为60秒
env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(30000); // 设置两次checkpoint之间的最小暂停时间为30秒
env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1); // 设置最大并发的checkpoint数量为1
env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(180000); // 设置checkpoint超时时间为3分钟
env.getCheckpointConfig().setWriteableGraph(false); // 不使用WAL存储checkpoint信息
env.getCheckpointConfig().setPreferConsistentCheckpoints(true); // 使用一致的checkpoint策略
env.getCheckpointConfig().setRetainedCheckpoints(1); // 保留最近的一个checkpoint
env.getCheckpointConfig().setEnableExternalizedCheckpoints(false); // 不使用外部化存储checkpoint信息
env.getCheckpointConfig().setSnapshotInterval(60000); // 设置snapshot间隔为60秒
env.getCheckpointConfig().setCleanupOnCancel(true); // 取消作业时清理checkpoint信息
env.getCheckpointConfig().setTolerableCheckpointFailureNumber(3); // 允许的最大失败的checkpoint数量为3
env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE); // 使用精确一次的checkpoint策略

以上代码中，通过env.enableCheckpointing()方法开启了checkpoint功能，并通过env.getCheckpointConfig()方法设置了各种checkpoint相关的参数。这样就可以在datastream代码里面指定savepoint了。

Flink CDC中datastream方式可以通过flink命令行或者api方式来制定savepoint，也可以Flink CDC中datastream方式可以通过flink命令行或者api方式来制定savepoint，也可以在datastream代码里面指定。

在datastream代码里面指定savepoint的方式如下：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 添加source、transformation等操作
env.enableCheckpointing(60000); // 开启checkpoint
env.getCheckpointConfig().setCheckpointInterval(60000); // 设置checkpoint间隔时间
env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(30000); // 设置两次checkpoint之间的最小暂停时间
env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1); // 设置最大并发的checkpoint数量
env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000); // 设置checkpoint超时时间
env.getCheckpointConfig().setPreferredLocation(Path.fromLocalFile("hdfs://localhost:9000/checkpoints")); // 设置checkpoint存储路径

try {
    env.execute("Flink CDC Example");
} catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
} finally {
    env.close();
}

其中，env.enableCheckpointing()方法用于开启checkpoint功能，env.getCheckpointConfig()方法用于获取Checkpoint配置对象，然后通过该对象的方法来设置checkpoint相关的参数。