Flink CDC里这是什么情况？

根据您提供的问题“Flink CDC里这是什么情况？”，由于问题描述较为模糊，我将基于知识库中的内容，从常见问题和场景出发，为您提供可能的解答。如果您有更具体的场景或错误信息，请补充说明以便进一步精准解答。

1. MySQL/Hologres CDC源表不支持窗口函数

如果您在使用Flink CDC时遇到类似“不支持窗口函数”的问题，可以通过非窗口聚合的方式实现类似效果。例如，统计每分钟的订单数和销量，可以使用DATE_FORMAT函数将时间字段转换为分钟粒度，并进行GROUP BY聚合：

SELECT 
 shop_id, 
 DATE_FORMAT(order_ts, 'yyyy-MM-dd HH:mm') AS window,
 COUNT(*) AS order_count, 
 SUM(price) AS amount 
FROM order_mysql_cdc 
GROUP BY shop_id, window

注意：MySQL CDC源表只能作为Source使用，不能用作结果表或维表。

2. MySQL CDC读取全量数据后不读增量数据

如果您的Flink CDC作业在读取全量数据后无法继续读取增量数据，可能是以下原因导致的：

• 问题原因：当MySQL CDC配置读取的是RDS MySQL 5.6备库或只读实例时，这些实例可能未向日志文件写入数据，导致下游同步工具无法读取增量变更信息。
• 解决方案：建议使用可写实例或升级RDS MySQL至更高版本。

3. MySQL CDC全量数据读取完后卡住

如果Flink CDC作业在全量数据读取完成后卡住，可能的原因及解决方案如下：

• 原因1：全量阶段读取时间过长，导致最后一个分片数据量过大，出现OOM问题，作业Failover后卡住。

  • 解决方案：增加MySQL Source端的并发，加快全量读取的速度。

• 原因2：全量读到增量切换时，如果全量读是多并发，则需要等待一个Checkpoint以确保全量数据已写入下游后再读取增量数据。如果Checkpoint间隔时间较长（如20分钟），会导致作业延迟开始同步增量数据。

  • 解决方案：根据业务需求设置合理的Checkpoint间隔时间。

4. 多个CDC作业导致数据库压力过大

当多个Flink CDC作业同时运行时，可能会对MySQL数据库造成较大压力。以下是解决方法：

• 方案1：通过将表同步到Kafka消息队列中，再消费Kafka中的数据进行解耦，从而减轻数据库压力。
• 方案2：如果是通过CTAS方式同步数据导致的压力过大，可以将多个CTAS作业合并为一个作业运行，并为每个MySQL CDC源表配置相同的Server ID，实现数据源复用。

5. Flink读取MySQL CDC时消耗大量带宽

即使MySQL源表的数据更新量不大，Flink读取时仍可能消耗大量带宽。这是因为MySQL的Binlog是实例级别的，会记录所有数据库和表的变更。虽然Flink CDC可以通过配置过滤特定表的变更记录，但过滤过程是在Debezium或Flink CDC连接器层面完成的，而不是在MySQL层面完成的。

解决方案：通过Source复用避免更多的带宽使用，详情请参考开启CDC Source复用。

6. 增量阶段读取的timestamp字段时区相差8小时

如果在增量阶段读取的timestamp字段时区相差8小时，可能是因为CDC作业中配置的server-time-zone参数与MySQL服务器时区不一致。

解决方案：确保CDC作业中配置的server-time-zone参数与MySQL服务器时区一致。

7. DataStream API中构建Postgres CDC Source时如何配置tableList选项

在DataStream API中构建Postgres CDC Source时，tableList选项要求表名使用模式名，而不是DataStream API中的表名。例如，对于Postgres CDC Source，tableList选项值应为my_schema.my_table。

8. 无法下载flink-sql-connector-mysql-cdc-2.2-SNAPSHOT.jar

如果您无法下载flink-sql-connector-mysql-cdc-2.2-SNAPSHOT.jar，可能是因为SNAPSHOT版本对应开发分支的代码，Maven中央仓库中不提供SNAPSHOT依赖。

解决方案： - 下载源码并自行编译对应的JAR。 - 使用稳定版本，例如flink-sql-connector-mysql-cdc-2.1.0.jar，可以直接从Maven中央仓库获取。

9. Flink CDC企业版特性与技术解析

Flink CDC企业版提供了以下核心优势： - 高可靠性：支持断点续传，保障数据处理的稳定性。 - 高性能：利用Flink的流处理能力，实现低延迟、高吞吐量的数据处理。 - 易用性：提供直观的用户界面和API，简化数据集成流程。 - 扩展性：支持水平扩展，动态调整资源。

关键技术点包括： - 实时数据捕获：监听数据库的日志文件（如MySQL的binlog、PostgreSQL的wal）。 - 数据转换与处理：利用Flink框架对捕获的数据进行清洗、转换和聚合。 - 数据分发：支持将处理后的数据分发至多种目标存储（如Kafka、HDFS、Elasticsearch等）。

10. 其他常见问题

• 正则表达式不能解析逗号：Debezium使用逗号作为分隔符，不支持带逗号的正则表达式。建议使用(t_process_wi_history_\d{1}|t_process_wi_history_\d{2})进行配置。
• 数值类型显示为字符串：在使用JsonDebeziumDeserializationSchema反序列化器时，数值类型可能显示为字符串。可以通过配置bigint.unsigned.handling.mode和decimal.handling.mode解决。

如果您遇到的具体问题不在上述范围内，请提供更多详细信息（如错误日志、配置代码等），以便我们进一步为您分析和解答。