问题一：Flink CDC里SQLserver cdc 开启 cdc表没有记录啥原因？
Flink CDC里SQLserver cdc 开启 cdc表没有记录啥原因？
参考回答：
在Flink CDC从SQL Server捕获数据变更（CDC）的过程中，如果开启CDC功能后对应的表中没有记录变化数据，可能存在以下几种原因：
- CDC启用不当：
- 没有正确为SQL Server数据库启用CDC功能，或者仅在数据库级别启用而未在目标表上启用。
- 忘记执行
sys.sp_cdc_enable_table存储过程来为特定表启用CDC，并且指定正确的捕获实例和其他参数。
- 事务日志配置不足：
- SQL Server事务日志没有足够的空间或配置不正确，导致CDC无法记录变更。
- Supplemental Logging：
- 对于某些类型的变更捕获，可能需要在Oracle数据库中类似的额外日志记录（SQL Server不需要此设置，这里提到是为了类比其他数据库系统的可能问题）。
- 表结构变更：
- 如果在开启CDC后对表结构进行了重大变更，比如添加或删除列，可能会影响CDC的有效性，需要重新启用CDC。
- CDC捕获进程：
- CDC捕获作业（capture job）没有运行或配置错误，所以即使数据发生变化，也不会被CDC捕获服务抓取到。
- 数据变更类型：
- 根据SQL Server CDC的设置，它可能不会捕获所有的DML操作（INSERT, UPDATE, DELETE）。需要确认配置是否覆盖所有需要追踪的变更类型。
- CDC保留策略：
- CDC捕获的数据有一个默认的保留期，如果超过了该保留期，旧的变更数据会被自动清除。检查CDC的清理策略设置，确保数据尚未被清理掉。
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问题二：Flink CDC里oracle里面date类型，这个情况怎么解决 ？
Flink CDC里oracle里面date类型，flink cdc2.4采集后变成1705674023000时间戳，而且还会自动加上8小时，怎么解决的啊？ 
参考回答：
在Flink CDC中，当从Oracle数据库采集DATE类型数据时，转化为Unix时间戳并且出现时间偏移8小时的问题，这是因为Oracle DATE类型包含了时区信息，而Flink CDC在处理时默认转换为UTC时间。中国标准时间（CST，即北京时间）相对于UTC时间正好差8小时。
解决这个问题的方法如下：
- 时区转换：
- 如果你希望在Flink CDC中直接处理为北京时间，可以在Flink SQL查询中针对时间戳字段做相应时区转换，将UTC时间转换为中国时区时间。例如，可以使用内置的时区转换函数，但这依赖于Flink SQL方言的支持程度。
- 源头处理：
- 在源头数据库层面上，如果确定所有的DATE字段都代表的是本地时间，可以在抽取数据的时候就明确转换为UTC时间戳，然后再由Flink CDC读取，这样就可以避免后续的时区问题。
- Flink CDC Connector配置：
- 部分Flink CDC连接器可能提供了时区相关的配置选项，允许你在读取数据时指定源数据库的时区，从而在转换为时间戳时进行正确的调整。
- 对于Flink CDC 2.4版本的具体配置方法，请参考当时版本的官方文档或相关API文档，看看是否存在时区相关的参数可以设置。
- 下游处理：
- 如果Flink CDC连接器内部不支持时区调整，可在下游处理逻辑中手动减去8小时（即72000000毫秒）来校正时间戳，使其显示为正确的北京时间。
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问题三：Flink CDC里flink-sql 中json_array 类型 怎么转成 array类型？
Flink CDC里flink-sql 中 json_array 类型 怎么转成 array 类型？
参考回答：
在Apache Flink SQL中，如果你有一个JSON_ARRAY类型的字段，并希望将其转换为Flink SQL中的ARRAY类型，你可以使用内置的JSON函数来实现这一转换。假设你的JSON_ARRAY是一个字符串形式，可以按照以下步骤进行转换：
-- 假设原始表中有名为json_column的JSON_ARRAY类型的列 SELECT -- 使用from_json函数将JSON字符串转换为指定类型的行 EXPLODE( -- 将JSON_ARRAY转换为ARRAY<ROW> from_json(json_column, 'ARRAY<ROW<...>>') ) as exploded_array FROM your_table;
这里的...需要替换为JSON数组中每个元素的具体结构，例如，如果JSON数组中的每个元素都是INT类型，那么可以这样写：
from_json(json_column, 'ARRAY<INT>')
如果数组元素是复杂对象，比如每个元素是一个包含多个字段的JSON对象，可以定义一个对应的ROW结构：
from_json(json_column, 'ARRAY<ROW<field1 STRING, field2 INT>>')
这里field1 STRING, field2 INT代表每个数组元素中预期的JSON对象结构。
需要注意的是，EXPLODE函数会将数组中的每个元素“炸裂”成多行，使得每行包含一个数组元素的内容。如果不希望展平数组，而是保持数组结构，只需去掉EXPLODE函数即可。
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问题四：Flink CDC里flink怎么设置时区啊？
Flink CDC里flink怎么设置时区啊？
参考回答：
在 Apache Flink 中，如果你要处理包含时间戳并且希望在摄取、转换或输出时考虑特定时区的CDC数据，通常是在处理数据的逻辑中进行转换，而不是在Flink CDC模块本身设置时区。这是因为Flink CDC读取的通常是数据库binlog中记录的原始时间戳，这些时间戳通常是以UTC格式存储的。
然而，如果你需要在整个Flink作业执行过程中统一处理时间时考虑时区，可以在StreamExecutionEnvironment或ExecutionEnvironment上设置默认的本地时区：
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setDefaultLocalTimeZone(TimeZone.getTimeZone("Asia/Shanghai"));
这样设置后，Flink SQL或Table API中涉及时间相关的函数会根据这个默认时区来进行计算。
对于Flink CDC从MySQL或其他数据库获取的事件时间戳，如果它们不是UTC时间，你需要在数据解析或转换阶段显式地将其转换为所需的时区。例如，在Flink SQL中，可以使用to_timestamp或from_utc_timestamp这样的函数来调整时区。
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问题五：Flink CDC里从mysql读数据写到hive报这个错，大家有什么解决方法吗？
Flink CDC里从mysql读数据写到hive报这个错，大家有什么解决方法吗？mysql-cdc的版本是2.3.0， 
参考回答：
这个错误信息表明你的 Flink SQL 作业试图将更新和删除操作写入到一个不支持这些操作的 Hive 表中。具体来说，错误信息显示表名是 myhive.ystentant hive defult.mysq_cdc_sink。
要解决这个问题，你可以尝试以下方法：
- 检查表类型：确保你的 Hive 表是外部表，并且使用了正确的存储格式（例如 ORC 或 Parquet），这些格式通常支持更新和删除操作。
- 更改表结构：如果你的 Hive 表不支持更新和删除操作，你可能需要创建一个新的表来接收来自 MySQL 的 CDC 数据。在创建新表时，请确保它支持更新和删除操作。
- 更改 Flink SQL 作业：检查你的 Flink SQL 作业代码，确保它没有尝试执行更新或删除操作。如果确实有此类操作，请修改作业以仅执行插入操作。
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