问题一:Flink CDC和canal 能不能同时用?
Flink CDC和canal 能不能同时用???? binlog模式的,是各玩各的,不是组合的那种
参考答案:
可以
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问题二:FlinkCDC的问题,有没有办法 把这些清理的binlog重新拉回来重新消费?
FlinkCDC的问题,我使用cdc2.4进行Mysql同步,当rds的binlog文件被清理,binlog文件被转存至oss后,有没有办法 把这些清理的binlog重新拉回来重新消费?
参考答案:
不能,重新无状态启动补数据吧
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问题三:Flink CDC有没有类似canal的实例?
Flink CDC有没有类似canal的实例?【就是在实例里配置监控哪些库,哪些表,包括黑名单,白名单】
参考答案:
flink cdc source 的入参,你可以去看看,应该可以是个list ,正则不确定能用,你可以去看看 源码的参数,
这是个list,传数组的,.databaseList("yourDatabaseName") // set captured database, If you need to synchronize the whole database, Please set tableList to ".*".在过滤一下你要的数据库
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问题四:在一个Flink CDC程序里面,对mysql中多张表分别建立source,这样有什么区别吗?
在一个Flink CDC程序里面,对mysql中多张表分别建立source,再写入对应的sink;与使用dblist,tablelist建立一个source,写入多个对应的sink;这样有什么区别吗?
参考答案:
这两种方式的主要区别在于源表的定义和管理。
- 对每张表单独建立source并写入对应的sink:这种方式下,每个source都是独立的,你可以针对每张表单独配置CDC参数,例如捕获变更的起始位置、过滤条件等。但是,这种方式的缺点是代码可能会变得比较复杂,因为你需要为每张表都写一遍source和sink的定义。
- 使用dblist或tablelist建立一个source,写入多个对应的sink:这种方式下,所有的表都被视为一个整体,你可以在一个source中配置适用于所有表的CDC参数。这种方式的优点是代码会比较简洁,因为你可以一次性定义所有的表。但是,这种方式的缺点是你无法为不同的表设置不同的CDC参数。
总的来说,选择哪种方式主要取决于你的具体需求。如果你需要对每张表单独配置CDC参数,那么第一种方式可能更适合你。如果你希望代码更简洁,那么第二种方式可能更适合你。
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问题五:flink cdc有支持opengauss的connector吗?
flink cdc有支持opengauss的connector吗?
参考答案:
这个表里没有的应该就不支持
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