问题一：Flink CDC中mysql cdc支持全量的时候并发读取,这个怎么配置呀？
Flink CDC中mysql cdc支持全量的时候并发读取,这个怎么配置呀？我使用了flink -p 命令指定了,但是task还是单并行度 
上面是jobManager的config已经显示配置了4个并行度,但是task执行的时候还是一个
参考回答：
Flink CDC从2.0版本开始支持全量数据的并发读取，这项特性在2021年8月的更新中被引入。要实现MySQL的全量并发读取，首先需要添加Flink CDC MySQL连接器的依赖。如果你使用Maven，可以在pom.xml文件中添加如下依赖：
<groupId>com.ververica</groupId> <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId> <version>2.5-SNAPSHOT</version>
注意这里的版本号应使用已发布的版本，对于snapshot版本的依赖需要本地自行编译。
然后，你可以使用Flink的DataStream API或Table API来读取全量数据。以下是一个使用DataStream API的例子：
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment; import org.apache.flink.types.Row; // 创建流执行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 创建表执行环境 StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env); // 设置MySQL的CDC连接器相关参数 String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test?serverTimezone=UTC"; String user = "root"; String password = "password"; String database = "test"; String table = "my_table"; // 使用Flink SQL读取全量数据 DataStream<Row> result = tableEnv.toAppendStream(tableEnv.sqlQuery("SELECT * FROM " + database + "." + table), Row.class);
以上代码将连接到MySQL数据库，并将指定表的所有数据作为初始状态读取出来。请确保替换上述代码中的数据库连接信息为你自己的数据库信息。
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问题二：Flink CDC全量阶段能按照时间来吗，一些长时间的历史数据不想要？
Flink CDC全量阶段能按照时间来吗，一些长时间的历史数据不想要？
参考回答：
Flink CDC 确实分为全量阶段和增量阶段。在全量阶段，Flink会先获取全局读锁，然后获取整个MySQL实例的全局锁，所有连接MySQL的DDL DML操作均会处于等待读锁阶段。这个阶段通常需要花费较长时间，尤其是当处理的数据表较大时。
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问题三：Flink CDC实时表数据在同一时间删除插入，会导致数据丢失么？
Flink CDC中在使用flink sql关联数据时，实时表数据在同一时间删除插入，会导致数据丢失么。数据删除插入在同一时间精确到毫秒。关联使用inner join，sql中还使用了lookup join用来关联纬度表？
参考回答：
在Flink CDC中，当实时表数据在同一时间进行删除和插入操作时，由于Flink SQL内部支持了完整的changelog机制，因此可以有效地避免数据丢失。即使在毫秒级别精确地进行数据的删除和插入，只要这些操作都在changelog的记录范围内，就不会有问题。
在进行关联操作时，无论是使用inner join还是lookup join，都依赖于Flink SQL对join操作的处理机制。如果关联的数据源中存在删除和插入的情况，那么需要确保这些操作不会影响到关联结果的正确性。
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问题四：Flink CDC如何评估运行任务与资源需求的关系呀？
Flink CDC如何评估运行任务与资源需求的关系呀？
参考回答：
评估 Flink CDC 运行任务与资源需求的关系可以帮助您优化任务性能和资源利用。以下是一些常见的方法和指导：
- 监控任务指标：通过监控任务的关键指标，如吞吐量、延迟、状态大小等，可以了解任务的运行情况和性能表现。这些指标可以帮助确定任务是否需要更多资源来提高性能，或者是否可以调整资源配置以节省成本。
- 资源配置参数：Flink 提供了一些重要的资源配置参数，例如并行度、内存分配、网络缓冲区大小等。根据任务的特点和数据量，合理设置这些参数是非常重要的。尝试不同的配置选项，并观察任务的性能变化，以找到最佳的资源配置。
- 压测和基准测试：使用压力测试工具或模拟负载的方式，对任务进行基准测试。通过逐渐增加负载并监控任务的性能，可以评估任务在不同资源条件下的表现，并找到性能瓶颈和资源需求的关系。
- 容量规划：根据任务的需求和预期的数据量，进行容量规划。考虑任务的并行度、数据处理速率、数据大小等因素，结合集群的可用资源来估算所需的资源量。这可以帮助您预先分配适当的资源，避免资源瓶颈和性能问题。
- 动态调整：在运行时，根据任务的实际负载情况动态调整资源配置。Flink 提供了一些动态调整资源的功能，如动态缩放并行度、动态修改内存分配等。根据任务的负载情况和性能需求，动态调整资源配置可以使任务更高效地利用资源。
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问题五：Flink CDC中pgsql 有遇到这种 更新c列 发现获取不到before值的么？
Flink CDC中pgsql 有遇到这种 更新c列 发现获取不到before值的么？ 
参考回答：
在Flink CDC中，当更新PostgreSQL数据库中的某一列时，如果该列在Flink CDC中，当更新PostgreSQL数据库中的某一列时，如果该列没有定义NOT NULL约束，那么在获取更新前的值时可能会出现问题。这是因为在更新操作中，如果没有提供新值，则该列的值将保持不变。因此，如果该列没有定义NOT NULL约束，则无法确定更新前的值是什么。
为了解决这个问题，可以在创建源表时使用debezium-sql-connector的update.mode参数来指定更新模式。有两种更新模式可供选择：insert和update。如果选择insert模式，则在插入新行时不会更新已存在的行；如果选择update模式，则会更新已存在的行。
例如，以下是一个使用update模式的源表创建示例：
CREATE TABLE my_source ( id INT, name STRING, age INT, c STRING ) WITH ( 'connector' = 'pgsql-cdc', 'hostname' = 'localhost', 'port' = '5432', 'database-name' = 'mydb', 'table-name' = 'mytable', 'username' = 'root', 'password' = 'password', 'debezium-sql-connector.history.kafka.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', 'debezium-sql-connector.history.kafka.topic' = 'dbhistory.mydb', 'debezium-sql-connector.history.kafka.groupId' = 'mydb-group', 'debezium-sql-connector.snapshot.mode' = 'initial', 'debezium-sql-connector.max.queued.messages' = '10000', 'debezium-sql-connector.max.retry.attempts' = '16', 'debezium-sql-connector.heartbeat.interval' = '10000', 'debezium-sql-connector.max.allowed.packet.size' = '5242880', 'checkpointing.interval' = '60000', 'update.mode' = 'update' -- 设置更新模式为update );
通过这种方式，Flink CDC可以正确地处理PostgreSQL数据库中的更新操作，并能够获取到更新前的值。
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