问题一：Flink CDC有老师遇到过 polarDB 的 mysql-cdc 有问题的?
Flink CDC有老师遇到过 polarDB 的 mysql-cdc 有问题的?按照 flink vvp 的官方文档配置的，现在看起来只有 gtid-set 能读取到数据
参考回答：
Flink CDC在处理polarDB的mysql-cdc时，如果只有gtid-set能读取到数据，那可能是因为其他选项未能正确配置。Flink的MySQL CDC连接器支持读取MySQL数据库的快照数据和增量数据。对于PolarDB-X，它展示了如何借助Flink-CDC将数据导入至Elasticsearch，这显示了PolarDB-X的增量订阅能力。
确保您的flink版本与mysql cdc版本兼容，例如，flink 1.17.2配合flink mysql cdc 2.4.2是一个例子。此外，检查您的配置以确保所有必要的参数都已正确设置，特别是与binlog位置和GTID相关的参数。
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问题二：iceberg数据库的Flink cdc，是不是也是用postgreSQL数据库的cdc?
iceberg数据库的Flink cdc，是不是也是用postgreSQL数据库的cdc?
参考回答：
不是的，虽然Iceberg数据库和PostgreSQL数据库都支持Flink CDC，但它们使用的具体实现方式是不同的。Flink CDC是针对特定数据库的，因此对于不同的数据库，Flink会使用不同的CDC connector。对于PostgreSQL，Flink使用PostgreSQLSource这样的source function来读取CDC数据。而对于Iceberg数据库，Flink可能会使用其他的source function或者data source来实现CDC。具体的实现方式会根据数据库的特性以及Flink的支持情况来确定。
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问题三：为啥cdc会把taskmanager的Managed Memory占满?
Flink CDC问一下flinksql 读取kafka 和 flinksql mongodb-cdc
为啥cdc会把taskmanager的Managed Memory占满?而读取kafka的是0
参考回答：
CDC（Change Data Capture）是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。当使用Flink CDC时，它会将源数据库中的变更事件读取出来，并将其转换为流式数据进行处理。
在处理过程中，Flink CDC会将读取到的变更事件存储在TaskManager的Managed Memory中。这是因为Flink CDC需要对每个变更事件进行一些额外的处理，例如解析、转换和验证等操作。这些操作需要占用一定的内存空间，因此会导致TaskManager的Managed Memory被占满。
而读取Kafka的数据并不会占用大量的Managed Memory，因为Kafka是一个分布式消息队列系统，它的消息是以二进制形式存储在Broker上的。当使用Flink SQL读取Kafka数据时，Flink会将消息反序列化为Java对象，并进行一些处理操作。由于Kafka的消息是分布式存储的，因此读取Kafka数据的内存消耗相对较小。
对于MongoDB CDC，同样也会占用一定的Managed Memory。因为MongoDB是一个文档型数据库，它的数据是以BSON格式存储在磁盘上的。当使用Flink SQL读取MongoDB CDC数据时，Flink会将BSON格式的数据反序列化为Java对象，并进行一些处理操作。由于MongoDB的数据是存储在磁盘上的，因此读取MongoDB CDC数据的内存消耗相对较大。
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问题四：Flink CDC可以同步mysql到分区表？？？指定某列为分区字段
Flink CDC可以同步mysql到分区表？？？指定某列为分区字段
参考回答：
是的，Flink CDC可以同步MySQL到分区表。在Flink CDC中，您可以使用DebeziumDeserializationSchema来指定要读取的MySQL表和列，并使用DebeziumDeserializationSchemaBuilder来构建DebeziumDeserializationSchema对象。
对于分区表，您需要使用DebeziumDeserializationSchemaBuilder中的partitionColumns方法来指定分区字段。例如，如果您有一个名为orders的分区表，其中包含一个名为order_date的分区字段，则可以使用以下代码：
DebeziumDeserializationSchema<Order> deserializationSchema = DebeziumDeserializationSchemaBuilder<Order>.create() .schemaName("mysql") .databaseList(Arrays.asList("mydb")) .tableList(Arrays.asList("orders")) .column("order_id", DataTypes.BIGINT()) .column("customer_id", DataTypes.INT()) .column("order_date", DataTypes.DATE()) .deserializer(new OrderDeserializer()) .partitionColumns("order_date") .build();
在上面的代码中，我们指定了要读取的表名、列名和反序列化器，并使用partitionColumns方法指定了分区字段。然后，我们可以将此DebeziumDeserializationSchema对象传递给Flink CDC连接器以进行数据同步。
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问题五：请问这种反压如何处理呀？百度说Flink CDC有处理这块的机制。但不知道官网上是哪篇文章？
请问这种反压如何处理呀？百度说Flink CDC有处理这块的机制。但不知道官网上是哪篇文章？
参考回答：
在处理Flink CDC的反压问题时，可以参考Flink官方文档中关于反压机制和处理的相关文章。Flink的反压机制主要是通过在网络流控中实现的一种保障机制，用于确保应用在7*24小时运行过程中，当某个处理单元由于到来的数据忽然增加，暂时性超出其处理能力时，不会出现数据丢失现象或者因为系统资源耗尽而导致应用崩溃。
具体来说，当接收者队列满了后，发送者就会被阻塞，从而产生反压。Flink 1.5之后实现了自己托管的credit-based流控机制，在应用层模拟TCP的流控机制。此外，Flink还优化了反压检测的逻辑（使用基于任务 Mailbox 计时，而不在基于堆栈采样），并且重新实现了作业图的UI展示：Flink现在在UI上通过颜色和数值来展示繁忙和反压的程度。
在处理反压问题时，可以先确定反压的位置，然后根据反压的情况分析，找到性能瓶颈的地方，进行相应的优化。例如，如果反压出现在Sink，可能是因为Sink处理数据缓慢导致的，这时可能需要优化Sink的处理逻辑或者增加Sink的并行度。
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