问题一：mysql Flink CDC获取增量数据的时候，速度追不上最新的binlog,有什么解决办法嘛？
mysql Flink CDC获取增量数据的时候，速度追不上最新的binlog,这个有什么解决办法嘛？
参考答案：
您好，MySQL Flink CDC获取增量数据时，如果速度追不上最新的binlog，可以尝试以下方法：
- 全量同步：首先通过 Flink CDC 连接到 MySQL 数据库，并将 MySQL 数据库表中的所有数据作为初始状态写入到 Flink 的数据源中。这样可以确保从起始点开始，Flink CDC 能够完整地跟踪所有变更。
- 增量同步优化：Flink CDC 可以监控 MySQL 数据库的 binlog，并将 binlog 中的增量数据实时同步到 Flink 的数据源中。但在某些情况下，如 Flink CDC 1.0版本，存在一些痛点，例如一致性通过加锁保证、不支持水平扩展等。为了解决这些问题，可以考虑升级到更高版本的 Flink CDC 或寻找其他解决方案。
- 检查MySQL配置：确保MySQL的binlog已开启，并且引擎是InnoDB。此外，还需要确保Flink与MySQL的版本兼容性，例如flink1.15.2与mysql版本5.7。
- 错误处理：当遇到"Lock wait timeout exceeded"或其他相关错误时，可能是由于事务锁定超时或其他原因导致的。在这种情况下，可以尝试重启事务或调整锁等待超时时间。
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问题二：Flink CDC这个问题有谁遇到过吗？
Flink CDC这个问题有谁遇到过吗？0000-00-00 00:00:00 源库是给的这个默认值 字段是非空 Mysql cdc这种时间抽取过来为null
参考答案：
先检查一下目标数据库是不是设置了日期字段不能为0000这种，然后再看抽出来数据是null还是0000这种，如果你用代码的话可以在代码里面转
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问题三：dinky0.72 支持 Flink CDC 1.18吗？
dinky0.72 支持 Flink CDC 1.18吗？
参考答案：
不支持，升级到Dinky1.0后支持 ，
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问题四：Flink 集群重启后，所有的Jobs任务全都没有了。如果快速恢复所有的任务
Flink 集群重启后，所有的Jobs任务全都没有了。大家有没有好的办法快速恢复。
因为我配置了几十个任务，如果重启后任务没有了，我得输入命令【建表语句，同步语句】操作几十次，工作量会非常大。
所以想问问大家，对于这个问题，有什么好的解决方案吗？
参考答案：
当Flink集群在Standalone HA模式下重启后，之前正在当Flink集群在Standalone HA模式下重启后，之前正在运行的job和历史job的信息可能会丢失，因为Flink的jobmanager和taskmanager在重启后会重新启动，而他们之前保存的Jobs信息会丢失。要解决这个问题，您可以尝试以下几种方法：
- 检查Flink集群的状态，确保它们正常运行。
- 使用Flink的rest API来查看Jobs信息。API可以提供关于当前运行和已完成的作业的详细信息。
- 利用Flink HistoryServer来查看Jobs信息。HistoryServer是一个Web界面，它提供了有关所有已完成作业的历史信息。
- 可以使用Flink的可视化工具（如：Flink Web UI）来查看Jobs信息。
另外，为了防止这种情况再次发生，您可以在Flink的配置文件flink-conf.yaml中设置重启策略。默认重启策略可以在Flink的配置文件中设置，由restart-strategy参数控制，有fixed-delay（固定延时重启策略）、failure-rate（故障率重启策略）、none（不重启策略）三种可以选择。如果选择的参数不同，对应的其他参数也不同。例如，如果启用了checkpoint且没有配置重启策略，那么就采用固定延时重启策略，此时最大尝试重启次数由Integer.MAX_VALUE参数设置。这样，即使集群重启，作业也不会丢失，可以有效地避免重复输入命令和操作的工作。
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问题五：请问平台上flink sql UDF这个feature为什么一定要弄成打成jar上传这种方式呢?
请问平台上flink sql UDF这个feature为什么一定要弄成打成jar上传这种方式呢，这样用户体验不会很差么，用户不能直接在playground上写个类写个函数以字符串的方式传给后端嘛？
参考答案：
Flink SQL的UDF（用户自定义函数）需要以JAR包的形式上传，主要有以下几个原因：
- 安全性：将代码打包成JAR文件可以增加代码的安全性。因为只有拥有JAR文件的人才能访问和执行其中的代码。
- 可移植性：JAR文件是一种标准的Java库格式，可以在任何支持Java的环境中运行。这使得Flink SQL的UDF可以在多个环境中使用，而不仅仅是在Flink平台上。
- 依赖管理：JAR文件可以包含其他JAR文件作为依赖项，这使得管理和维护代码变得更加容易。
- 版本控制：通过使用版本控制系统（如Git），可以轻松地跟踪和管理代码的版本。
虽然用户可以直接在playground上写一个类写一个函数以字符串的方式传给后端，但是这种方式存在以下问题：
- 安全性：用户的代码可能会包含恶意代码，这可能会导致安全问题。
- 可移植性：用户的代码可能只适用于特定的环境或平台，这限制了其在其他环境中的使用。
- 依赖管理：如果用户的代码依赖于其他库，那么管理这些依赖可能会变得复杂。
- 版本控制：如果用户的代码没有使用版本控制系统，那么跟踪和管理代码的版本可能会变得困难。
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