问题一：Flink CDC进行多表的数据 全量+增量 同步，报错日志如下？
Flink CDC进行多表的数据 全量+增量 同步，测试发现表数量为23个时还能正常运行（有部分任务失败会自动重启成功），在往上（比如24，25，26张表）就不能成功了（有部分任务失败且自动重启也不成功）。报错日志如下。我提交任务的运行语句如下.：
./bin/flink run-application --target kubernetes-application -Dkubernetes.cluster-id=cluster231122ba -Dtaskmanager.network.memory.buffer-debloat.enabled=true -Dtaskmanager.network.memory.buffer-debloat.target=3s -Dtaskmanager.memory.process.size=7000m -Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=1 -Dkubernetes.container.image.ref=swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/commons/toll_pro_02:1.17.1 -Dkubernetes.container.image.pull-secrets=regcred3 -Dkubernetes.namespace=flink -Dkubernetes.jobmanager.service-account=flink-service-account -Dkubernetes.rest-service.exposed.type=NodePort --pyModule ls_card_blacklist_28 --pyFiles /opt/python_codes/ls_card_blacklist_32.py？
参考回答：
从报错日志来看，问题可能出在任务数量过多导致的资源不足。当表的数量达到24、25、26张时，任务失败且自动重启也不成功。为了解决这个问题，你可以尝试以下方法：
- 增加Flink集群的资源，例如增加TaskManager的数量或者提高每个TaskManager的内存和CPU资源。
- 优化你的Flink CDC程序，减少任务数量。例如，你可以将多个表的数据合并到一个任务中进行同步，以减少任务数量。
- 调整Flink CDC的配置参数，例如增加
taskmanager.numberOfTaskSlots的值，以便为更多的任务分配资源。 - 检查你的数据库连接配置，确保可以正常连接到所有需要同步的表。
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问题二：Flink CDC2.4.1 同步mysql报错这个，这个可以是因为什么原因啊？
Flink CDC2.4.1 同步mysql报错这个，已经引了mysql-connector-java 8.0的包，这个可以是因为什么原因啊？Caused by: javax.net.ssl.SSLException: Unsupported record version Unknown-0.0cdc里面还会用到jdbc吗？
参考回答：
这个错误可能是由于MySQL Connector/J版本不兼容导致的。请确保您使用的MySQL Connector/J版本与Flink CDC 2.4.1兼容。建议您使用MySQL Connector/J 8.0或更高版本。
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问题三：flinkcdc连接sqlserver，提示【已超过了锁请求超时时段】，这是什么原因？
flinkcdc连接sqlserver，提示【已超过了锁请求超时时段】，但直接用jdbc连这个库是可以用的，这是什么原因？
参考回答：
这个问题可能是由于Flink CDC在连接SQL Server时，请求锁的超时时间设置过短导致的。您可以尝试增加Flink CDC连接SQL Server时的锁请求超时时间来解决该问题。
具体来说，您可以在Flink CDC的JDBC URL中添加lockTimeout参数来设置锁请求超时时间。例如：
jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=mydb;user=myuser;password=mypassword;lockTimeout=60000
在这个例子中，我们将锁请求超时时间设置为60秒（60000毫秒）。您可以根据实际情况调整这个值。
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问题四：Flink CDC中File is not a valid field name 遇到过没？
Flink CDC中File is not a valid field name 遇到过没？Oracle同步，全改成大写了还是有问题，任务同步一段时间就会报错
参考回答：
在Flink CDC中，如果遇到"File is not a valid field name"的错误，通常是在Flink CDC中，如果遇到"File is not a valid field name"的错误，通常是因为源表中存在一个名为"file"的字段，而该字段在目标系统中不存在或名称不同。
对于Oracle同步的情况，即使将所有字段名都改成大写，仍然可能会出现问题。这是因为Oracle数据库中的表结构和字段名是区分大小写的，因此需要确保源表和目标表中的字段名完全一致，包括大小写。
为了解决这个问题，您可以尝试以下步骤：
- 检查源表和目标表中的字段名是否完全一致，包括大小写。可以使用SQL查询语句来查看表结构，例如：
SELECT column_name, data_type FROM user_tab_columns WHERE table_name = 'source_table'; SELECT column_name, data_type FROM user_tab_columns WHERE table_name = 'target_table';
- 如果发现字段名不一致，可以修改目标表的结构，将字段名改为与源表一致的名称和大小写。可以使用ALTER TABLE语句来修改表结构，例如：
ALTER TABLE target_table RENAME COLUMN old_field_name TO new_field_name;
- 修改Flink CDC作业的配置，确保源表和目标表中的字段名一致。可以在Flink CDC作业的配置文件中指定源表和目标表的字段映射关系，例如：
"source": { "topic": "oracle-source-topic", "username": "your-username", "password": "your-password", "connection-url": "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:orcl", "table-name": "source_table", "schema-registry-url": "http://localhost:8081", "key-converter": "io.debezium.relational.history.FileDatabaseHistory.KeyConverter", "value-converter": "io.debezium.relational.history.FileDatabaseHistory.ValueConverter", "column-mappings": [ { "source": "old_field_name", "target": "new_field_name" } ] }, "sink": { "topic": "oracle-sink-topic", "username": "your-username", "password": "your-password", "connection-url": "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:orcl", "table-name": "target_table", "schema-registry-url": "http://localhost:8081", "key-converter": "io.debezium.relational.history.FileDatabaseHistory.KeyConverter", "value-converter": "io.debezium.relational.history.FileDatabaseHistory.ValueConverter", "column-mappings": [ { "source": "new_field_name", "target": "new_field_name" } ] }
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问题五：Flink CDC有没有遇到过Completed Job List任务数不全的问题?
Flink CDC有没有遇到过Completed Job List任务数不全的问题? 
参考回答：
对于Flink CDC的Completed Job List任务数不全的问题，目前并没有明确的相关信息。如果你在使用Flink CDC时遇到了这个问题，可能需要结合具体的任务配置和运行情况进行分析和排查。同时，如果遇到任务升级时动态加新表（全量+增量）的问题，目前的一个临时解决方案是把任务分成了全量(initial_only)和增量两个任务，在全量任务导完数据后再恢复增量任务。
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