想问下Flink是否是修改了什么,后面还需要再引入这个额外的以来吗？

当您遇到启动 Flink 项目时报错缺少 MySqlValidator 类，但在不附加 ververica-connector-mysql-1.17-vvr-8.0.4-1-uber 包的情况下又能启动，这可能意味着：

自动依赖管理：可能是您的构建工具（如 Maven 或 Gradle）自动下载了缺失的依赖，这可能包括 MySqlValidator 类。
类冲突或覆盖：可能存在其他库或依赖已经包含了 MySqlValidator 类，这可能导致了类冲突或覆盖。
Flink 内部变更：Flink 或 Ververica CDC Connector for MySQL 可能在内部进行了某些变更，使得 MySqlValidator 类不再是必须的。
版本兼容性：可能是您使用的 Flink 版本与 Ververica CDC Connector for MySQL 的版本之间存在兼容性问题。
针对您的问题，以下是一些可能的解决方案和建议：

检查依赖：确保您的项目依赖是正确的，并且没有遗漏或版本冲突。
查看 Flink 和 Ververica 更新：查看 Flink 和 Ververica CDC Connector for MySQL 的更新日志或文档，了解是否有关于 MySqlValidator 类的变更。
测试：在不使用 ververica-connector-mysql-1.17-vvr-8.0.4-1-uber 包的情况下，彻底测试您的 Flink 项目，确保所有功能正常工作。
监控：在生产环境中监控应用程序的性能和稳定性，确保没有因为缺少 MySqlValidator 类而引入的问题。
社区和文档：查阅 Flink 和 Ververica Platform 的官方文档，了解推荐的依赖管理和最佳实践。如果有疑问或需要帮助，可以咨询 Flink 社区或 Ververica 支持。
兼容性：确保您使用的 Flink 版本与 Ververica CDC Connector for MySQL 的版本兼容。
构建配置：检查您的构建配置文件（如 pom.xml 或 build.gradle），确保没有错误的依赖声明或配置。
重新评估依赖：如果发现不引入 ververica-connector-mysql-1.17-vvr-8.0.4-1-uber 包也能正常工作，可能不需要再引入这个额外的依赖。但请确保这不会对您的项目造成长期影响。
最后，如果您决定不引入 ververica-connector-mysql-1.17-vvr-8.0.4-1-uber 包，建议您继续关注 Flink 和 Ververica Platform 的更新，以便在必要时更新您的依赖。同时，确保您的项目在不依赖这个包的情况下能够稳定运行，并且所有功能都按预期工作。

在 Flink 中，连接器（Connector）是用于连接 Flink 作业与外部系统（如数据库、消息队列等）的组件。Ververica 是一家专注于 Flink 数据流处理的公司，它们提供了自己的连接器库，包括对 MySQL 的支持。

在单独引入 ververica-connector-mysql 依赖时，Flink 可能没有找到必要的验证器（Validator）类，因为验证器通常是连接器的一部分，用于验证连接配置的有效性。这可能是由于 ververica-connector-mysql 依赖中没有包含验证器类，或者验证器类位于另一个依赖中。

当 ververica-connector-mysql-1.17-vvr-8.0.4-1-uber 包被附加后，它可能包含了验证器类，因此 Flink 能够启动并使用这个连接器。这个 uber 包通常包含了所有必要的依赖和类，因此你不需要再引入其他的依赖。

至于是否需要继续引入这个额外的依赖，这取决于你使用的 Flink 版本和你想要运行的作业。如果你已经解决了启动问题，并且你的作业能够正常运行，那么你可能不需要继续引入这个额外的依赖。但是，如果你计划使用 ververica-connector-mysql 的其他功能或者在未来需要升级 Flink 版本，那么你可能需要考虑将这个依赖包含在你的项目中。

Flink报错找不到MySqlValidator类的问题，这可能是因为Flink的某个版本更新了连接器的依赖或者内部结构，导致类路径不正确。既然现在不引入ververica-connector-mysql-1.17-vvr-8.0.4-1-uber包也能启动，说明Flink的当前版本可能已经包含了必要的MySQL连接器组件，或者是您的项目中其他依赖包含了这个类。通常Flink的更新会包含对连接器的改进或者集成，所以如果官方文档没有明确要求额外引入这个依赖，您可能不需要单独添加。但是，为了确保兼容性和功能的完整性，建议参考Flink的官方文档和版本发布说明，以了解最新的依赖管理要求。
如果在实际使用过程中遇到功能缺失或异常，可能需要检查项目的类路径设置，确保所有必需的依赖都被正确地包含。同时，保持Flink和相关连接器库的版本一致性通常是个好做法，以避免潜在的兼容性问题。

当您提到引入 ververica-connector-mysql-1.17-vvr-8.0.4-1 时出现缺少 MySqlValidator 类的错误，但在移除该依赖后项目能够启动，这通常意味着您的项目中可能存在依赖冲突或版本不一致的问题。

分析问题

1. 依赖冲突:

   • 当您引入 ververica-connector-mysql-1.17-vvr-8.0.4-1 时，可能会与其他依赖产生冲突。例如，如果您的项目中已经有一个版本的 MySQL 连接器，并且这个版本与 Ververica 版本不兼容，那么就会出现类找不到的错误。

2. 版本兼容性:

   • 如果您使用的 Flink 版本与 Ververica MySQL 连接器版本不兼容，也会导致此类问题。例如，Ververica MySQL 连接器可能依赖于 Flink 的特定版本。

解决方案

1. 检查依赖树:

   • 使用 Maven 或 Gradle 的依赖管理工具来检查您的项目依赖树。这可以帮助您找到可能冲突的依赖关系。
   • 对于 Maven，您可以使用 mvn dependency:tree 命令来查看依赖树。
   • 对于 Gradle，您可以使用 ./gradlew dependencies 或 ./gradlew dependencyInsight --dependency=mysql-connector 来查看依赖详情。

2. 定位冲突依赖:

   • 查找与 MySqlValidator 相关的依赖，确保只有一个版本被加载到类路径中。
   • 确认 Ververica MySQL 连接器的版本是否与您的 Flink 版本兼容。

3. 排除或替换冲突依赖:

   • 如果发现冲突的依赖，您可以通过排除不需要的版本或替换为兼容的版本来解决。
   • 对于 Maven，您可以在 pom.xml 文件中使用 <exclusions> 标签来排除冲突的依赖。
   • 对于 Gradle，您可以在 build.gradle 文件中使用 exclude 关键字。

4. 使用 Uber Jar:

   • 如果您使用的是 ververica-connector-mysql-1.17-vvr-8.0.4-1-uber，这通常是一个包含所有依赖的单个 JAR 文件。这意味着它可能已经解决了依赖冲突问题。
   • 如果使用 uber 版本可以正常启动，那么您可以继续使用它。

5. 检查 Flink 版本兼容性:

   • 确认您使用的 Flink 1.17 版本与 Ververica MySQL 连接器版本兼容。如果需要，考虑升级或降级 Flink 版本。

6. 构建独立 JAR:

   • 如果您使用的是 Maven 或 Gradle，尝试构建一个包含所有依赖的独立 JAR 文件。这可以确保所有依赖都被正确打包到 JAR 文件中，从而避免类路径中的冲突。

7. 清理并重新构建:

   • 清理您的项目并重新构建，确保所有更改都被正确应用。

8. 测试:

   • 在本地环境中重新测试您的 Flink 作业，以确保问题已经被解决。

结论

如果您使用 ververica-connector-mysql-1.17-vvr-8.0.4-1-uber 能够正常启动项目，那么很可能这个 uber 包已经解决了依赖冲突问题。您可以继续使用这个版本，除非您遇到了其他问题。

如果您需要进一步的帮助或有具体的问题，请提供更多的细节，例如您的构建配置或错误日志。

实时计算Flink版在不同时间点发布了新版本，如VVR 8.0.4
和VVR 8.0.5
，这些版本中包含了对连接器的更新和性能优化，可能对MySQL CDC源的集成方式有所调整或改进，从而影响了依赖管理。特别是VVR 8.0.5版本中提到了对MySQL源表CDC在指定偏移量和时间戳后的数据同步速度进行了优化，这暗示了底层实现的变动
更新版本后试试

新版本地址： https://help.aliyun.com/zh/flink/product-overview/january-4-2024

因近期Maven中心仓库目录更新问题，最新版本（例如Flink 1.17-vvr-8.0.4-1）的连接器JAR包可能没有在一层目录里，而ververica-connector-continuous-odps-1.17-vvr-8.0.4-1-uber.jar包含了所有的依赖。

——参考链接。

使用 Flink 的 Accumulator 机制在作业执行过程中收集度量数据。
将度量数据输出到外部系统（如数据库、文件系统等）以供后续访问。

具体解决方法：

增加 JVM 堆内存：调整 Xmx 参数。
调整 GC 策略：使用 XX:+UseG1GC 等参数。
检查网络配置和稳定性。
检查 Flink 集群的 TaskManager 和 JobManager 配置。