问题一：Flink CDC我参与计算的规则是来自于第三方mysql数据库的，除了CDC这种方案还有哪种方案？
Flink CDC我参与计算的规则是来自于第三方mysql数据库的，除了CDC这种方案，还有哪种方案？
参考回答：
除了CDC之外，还有很多种其他的方案可以用于从第三方 MySQL 数据库中获取实时数据，比如以下几种：
- Binlog 直接订阅：这是一种比较传统的方法，可以在 MySQL 的二进制日志文件中提取变动数据，然后通过一些工具把提取的结果转发给 Flink 处理。这种方案的好处是可以控制粒度，但缺点是对代码要求较高。
- 数据订阅服务：像 RabbitMQ、Apache Pulsar、Redis Stream 等都可以作为中介层，实现对 MySQL 数据库的实时订阅，再把这些数据传送给 Flink 处理。这种方案的优点是代码简洁易用，但需要增加额外的中间组件。
- 实时查询：通过 JPA、Hibernate 等 ORM 框架实现 MySQL 实时查询，这种方式更加简单，但是会对数据库造成较大的压力，不适合作为高性能的数据源。
- Spark Streaming 或 Apache Beam：可以连接 MySQL 并读取实时数据，然后进行实时分析。
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问题二：Flink CDC这个大家有什么办法不cp，让数据可见？
Flink CDC这个大家有什么办法不cp，让数据可见？doris Whether the 2pc is enabled or not, data visibility depends on flink checkpoint time
参考回答：
在Flink CDC中，要确保数据可见性通常需要依赖于checkpoint机制。这是因为checkpoint可以保证即使在出现故障的情况下，也能够保证数据的一致性和完整性。然而，这并不意味着必须要进行checkpoint才能使数据可见。实际上，Flink CDC支持两种模式的数据读取：精确一次（Exactly-Once）和至少一次（At-Least-Once）。在精确一次模式下，每个数据项都会被处理且仅被处理一次，这种模式是最能保证数据一致性的。而在至少一次模式下，每个数据项都会被处理，但不保证每条数据只被处理一次。
对于Doris来说，无论2PC（两阶段提交）是否启用，数据可见性都取决于Flink的checkpoint时间。如果checkpoint时间设置得当，那么即使在系统发生故障的情况下，也可以确保数据的一致性和完整性。
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问题三：Flink CDC时区的问题怎么搞定的？
Flink CDC时区的问题怎么搞定的？
参考回答：
我之前在2.2版本重写了jsonDebezium那个类，自行修正的时间
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问题四：Flink CDC中SqlServer 同步 至 doris,全量期间数据不会实际插入doris吗？
Flink CDC中SqlServer 同步 至 doris,全量期间数据不会实际插入doris吗？
参考回答：
在 Flink CDC 中，SqlServer 同步至 Doris 的过程中，只有增量变化才会被插入 Doris 中。全量阶段主要是为了获取 SqlServer 的元信息，并不实际插入数据。这也是 Flink CDC 与其他工具的不同之处，它可以减少传输过程中的开销。
如果您想要同步全量数据，可以考虑在完成元信息获取后使用 Doris 自带的导入工具，或者使用外部脚本进行导入。
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问题五：Flink CDC2.4.1版本SQL server CDC是默认增量快照吗？
Flink CDC2.4.1版本SQL server CDC是默认增量快照吗？
参考回答：
是的
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