问题一：删除了表中 2023之前的数据 flink cdc 里面会删除吗？
删除了表中 2023之前的数据 flink cdc 里面会删除吗？
参考回答：
Flink CDC（Change Data Capture）是一种用于捕获数据库中数据变化的技术，它可以捕获到数据的插入、更新和删除操作。所以，如果你在数据库中删除了2023年之前的某些数据，这些操作也会被Flink CDC捕获并反映在输出数据中。
然而，需要注意的是，Flink CDC只能捕获到数据库中已经发生的数据变化，而不能预测或回溯尚未发生或已经发生的数据变化。因此，如果你想要删除2023年之前的某些数据，你需要先在数据库中进行这些操作，然后再运行Flink CDC任务，这样才能确保Flink CDC能够捕获到这些数据变化。
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问题二：flink cdc我只读过Oracle，读Oracle需要Oracle的读写权限是不是也需要写权限？
flink cdc我只读过Oracle，读Oracle需要Oracle的读写权限。
flink cdc读取其他数据库，比如mysql，也都是需要读写权限吗？主要想问一下，读其他数据库，是不是也需要写权限？
参考回答：
在读取MySQL等其他数据库时，Flink CDC同样需要读写权限。具体来说，要使用Flink CDC读取MySQL，你需要先从Flink CDC的GitHub发布页面下载最新的jar包flink-sql-connector-mysql-cdc-2.0.2.jar。然后，需要在本地或云端创建一个MySQL数据库，并添加一个具有读写权限的用户。
对于Flink CDC，它是Flink社区开发的flink-cdc-connectors组件，可以直接从MySQL、Oracle、PostgreSQL等数据库直接读取全量数据和增量变更数据。因此，无论你想从中提取数据的数据库是哪种类型，只要该用户对所需的表有足够的读写权限，你就可以使用Flink CDC来读取这些数据库中的数据。
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问题三：Flink CDC对于这种DEFAULT VALUE 序列化不支持？
Flink CDC对于这种DEFAULT VALUE 序列化不支持？
参考回答：
Flink CDC确实支持自定义反序列化器。对于DEFAULT VALUE的序列化问题，可以通过编写自定义的反序列化器来解决。在反序列化过程中，你可以根据数据的实际情况进行相应的处理，以满足你的需求。例如，你可以针对DEFAULT VALUE进行特殊处理，使其在反序列化时能被正确解析。这样，即使遇到复杂的数据类型或结构，也能保证数据的完整性和准确性。
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问题四：Flink CDC中Oracle source表里面一共2条数据，怎么提示有NULL 写进去呢？
Flink CDC中Oracle source表里面一共2条数据，怎么提示有NULL 写进去呢？
参考回答：
如果在 Flink CDC 的 Oracle Source 表中只有两条数据，并且您收到了有关写入 NULL 值的提示，可能是由于以下几种情况之一：
- 数据源变更：有可能在 Flink CDC 抽取数据期间，数据源（Oracle 表）发生了变更，导致出现了 NULL 值写入。这可能是由于数据库表结构或数据在 Flink CDC 开始运行后被修改所致。
- 缺失字段：检查 Flink CDC 的配置，确保已正确设置 Oracle Source 表的字段映射。如果某个字段没有正确映射或配置错误，可能会导致 NULL 值写入。
- 数据解析问题：Flink CDC 使用数据库日志（如 Oracle 的 redo log）来捕获数据更改事件。在解析过程中，如果存在数据不一致、类型转换问题或解析错误，可能会导致 NULL 值写入。
解决这个问题的步骤如下：
- 检查数据源变更：确认在 Flink CDC 运行期间是否有对 Oracle 表结构或数据的更改。如果有，请相应地更新 Flink CDC 的配置以反映最新的表结构和数据。
- 验证字段映射：仔细检查 Flink CDC 的配置，确保每个字段都正确映射到 Oracle Source 表的相应列。确保映射的字段类型和精度与实际表的定义相匹配。
- 日志分析和调试：查看 Flink CDC 和 Oracle 数据库的日志文件，以便了解更多关于 NULL 值写入的详细信息。日志文件可能会提供有关数据解析错误、类型转换问题或其他相关异常的线索。
- 更新 Flink 版本：如果您使用的是旧版本的 Flink CDC，尝试升级到最新版本，以获取修复程序和改进的功能。某些版本的 Flink 可能已经解决了一些与 Oracle Source 相关的问题。
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问题五：flink cdc 2.4.0 guava包冲突怎么解决的吗？
flink cdc 2.4.0 guava包冲突怎么解决的吗？ 
参考回答：
Flink CDC 2.4.0 与 Guava 包的版本冲突是一个已知的问题。解决此问题的一种方法是通过 Maven 或 Gradle 等构建工具，在 Flink CDC 2.4 的 pom.xml 或 build.gradle 文件中将 Guava 30 依赖替换为 Guava 18。具体步骤如下：
- 修改 Flink CDC 2.4 的 pom.xml 或 build.gradle 文件，将 Guava 30 依赖替换为 Guava 18。
- 运行构建命令编译 Flink CDC 2.4，命令分别为
mvn clean package或gradle clean build。 - 在编译成功后，使用打包生成的 JAR 文件来替换原始的 Flink CDC JAR 文件。
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