Flink CDC有什么使用上要注意的地方吗？

需要用pipeline引擎，自动建表，目前支持doris和starrock ，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”

在使用Flink CDC时，有几个要注意的地方：

1. 目标表的创建逻辑：Flink CDC会基于源表的模式自动创建目标表。如果你之前是自己编写的逻辑来创建目标表，需要确保目标表的模式与源表一致，并且包含所有需要的字段和索引。否则，可能会导致数据转换或迁移失败。

2. 数据类型映射：Flink CDC会将源表中的数据类型映射到目标表中。在创建目标表时，需要确保目标表中的字段类型与源表中的字段类型兼容。如果源表和目标表之间的数据类型不匹配，可能会导致数据转换错误或丢失。

3. 时间戳处理：Flink CDC会根据源表中的时间戳字段来捕获变化事件。在创建目标表时，需要确保目标表中存在相应的时间戳字段，并且其格式与源表中的时间戳字段兼容。此外，还需要根据具体需求配置时间戳的精度和范围。

4. 事务支持：Flink CDC支持事务捕获，可以捕获到源表中的事务变更事件。在创建目标表时，需要确保目标表支持事务操作，并且能够正确处理事务相关的数据。

5. 数据一致性：Flink CDC会尽可能保证源表和目标表之间的数据一致性。但是，由于网络延迟、故障等原因，可能会存在一定的数据不一致风险。因此，在使用Flink CDC时，需要进行适当的监控和验证，以确保数据的完整性和准确性。

总之，使用Flink CDC时需要注意源表和目标表之间的模式匹配、数据类型映射、时间戳处理、事务支持以及数据一致性等方面的问题。