flink每次关闭客户端,建立的cdc 的job就不见了,看来没有持久化存储，应该如何解决？

解决 Flink CDC 客户端关闭后作业丢失的问题

Flink CDC 客户端关闭后，作业丢失是因为作业状态没有持久化存储。要解决此问题，可以采用以下方法：

1. 使用状态后端持久化作业状态

Flink 提供了多种状态后端选项，可以将作业状态持久化到外部存储中。例如：

• RocksDBStateBackend：将状态存储在 RocksDB 中，提供高性能和持久性。
• FsStateBackend：将状态存储在分布式文件系统（如 HDFS）中，提供高可用性和容错性。

2. 使用外部存储管理作业状态

除了使用 Flink 提供的状态后端之外，还可以使用外部存储来管理作业状态，例如：

• MySQL：将作业状态存储在 MySQL 数据库中。
• Redis：将作业状态存储在 Redis 缓存中。

使用 MySQL 存储关联

要使用 MySQL 存储 Flink CDC 作业状态的关联，可以按照以下步骤进行：

1. 创建 MySQL 表：创建一张表来存储作业状态的关联，例如：

CREATE TABLE flink_cdc_state (
  job_id VARCHAR(255) NOT NULL,
  state_key BINARY NOT NULL,
  state_value BINARY NOT NULL,
  PRIMARY KEY (job_id, state_key)
);

1. 配置 Flink 作业：在 Flink 作业中，使用 FsStateBackend 将作业状态存储到 MySQL 中：

// 创建状态后端
FsStateBackend stateBackend = new FsStateBackend(
    "jdbc:mysql://localhost:3306/flink_cdc_state", // MySQL 连接 URL
    "flink_cdc_state" // MySQL 表名
);

// 设置状态后端
env.setStateBackend(stateBackend);

1. 配置 MySQL 连接池：优化 MySQL 连接池的配置，以提高性能和稳定性。

使用 MySQL 存储关联可以提供以下好处：

• 持久化作业状态，即使客户端关闭后也能恢复。
• 轻松管理和维护作业状态。
• 与其他应用程序集成，例如通过 MySQL 查询作业状态。

需要注意的是，使用外部存储管理作业状态可能会增加延迟和复杂性。因此，在选择此方法之前，请仔细考虑应用程序的要求和限制。

你把表元数据信息存储在hivecatalog中就可以了，然后启动sql-client在初始化文件中使用catalog就可以了——该回答整理自钉群“Flink CDC 社区”

这个是不具有持久化存储的，因此您在关闭客户端或集群时，job 会丢失。如果需要持久化存储，可以考虑在客户端持久化 job 状态或者使用阿里云实时计算中的存储模块（如HDFS或OSS）来持久化 job 状态。