flinkcdc 源表物理删除

Flink CDC（Change Data Capture）是一种用于实时数据流处理的技术，通常用于从源数据库捕获并传输更改事件。源表物理删除是指在源数据库中，某个记录被永久删除的操作。在Flink CDC的场景下，当源表发生物理删除时，CDC系统会捕获这个操作作为一条删除事件。

例如，在MySQL中，如果有一个表`orders`被物理删除了一行，Flink CDC会生成一个包含该订单ID以及删除时间戳的删除消息，表示这个订单已经被移除。Flink的任务会将这些删除事件加入到数据流中，并可以进一步处理这些删除信息，比如更新下游系统的状态或者做审计日志等。

然而，值得注意的是，不是所有的数据库都支持物理删除操作，有些数据库可能会使用逻辑删除标记的方式表示数据已被删除，这时候CDC系统需要特殊处理才能识别出真实的删除事件。

相关问题

flinkcdc读表卡死

根据您提供的引用内容，问题是关于Flink CDC读取表时出现卡死的情况。卡死可能有多种原因，但是根据您提供的信息，可能与数据库连接配置有关。

您的代码片段中使用了德鲁伊连接池获取MySQL连接。在使用德鲁伊连接池时，需要确保配置正确，并且连接池能够正确地获取和释放连接。如果连接池的配置有误，可能导致连接无法获取或释放，从而导致程序卡死。

您可以检查以下几点来解决这个问题：
1. 确保您的MySQL配置信息（驱动名称、URL、用户名和密码）正确无误，并且能够成功连接到MySQL数据库。
2. 确保您正确地配置了德鲁伊连接池。这包括设置驱动类名、URL、用户名和密码等信息，并且调用`getConnection()`方法来获取连接。
3. 检查连接池的最大连接数配置是否足够满足您的需求。如果连接池中的连接数达到最大限制，可能会导致程序卡死。
4. 检查您的代码是否正确地使用和释放连接。确保在使用完连接后，及时将连接归还给连接池。

如果您已经确认以上几点都没有问题，但问题仍然存在，那么可能需要更详细的日志信息或调试信息来进一步分析问题。您可以查看Flink和德鲁伊连接池的日志，以及其他相关组件的日志，来获取更多的调试信息。

总结起来，Flink CDC读取表卡死的问题可能与您的数据库连接配置有关。请仔细检查配置信息并确保连接池的正确使用。如果问题仍然存在，请考虑查看详细的日志信息或进行进一步的调试。<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Flink同时读取mysql与pgsql程序会卡住且没有日志](https://blog.csdn.net/m0_50670853/article/details/124328109)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

flinkcdc 多表数据合并

您好！如果您想要在Flink CDC中合并多个表的数据，可以使用Flink的DataStream API来实现。

首先，您需要通过Flink CDC从多个数据源（例如MySQL、Oracle等）中获取多个表的数据变更（insert、update、delete）。然后，您可以将这些数据转换为Flink的DataStream对象。

接下来，您可以使用Flink的DataStream API来对这些数据进行处理和合并。您可以使用keyBy操作将数据按照某个字段进行分组，并使用window操作来对数据进行窗口化处理。然后，您可以使用Flink提供的各种转换操作（例如map、reduce、filter等）对数据进行处理和合并。

最后，您可以将合并后的结果写入到目标系统（例如数据库、文件系统等）中，或者将其发送到下游处理器进行进一步处理。

这只是一个简单的示例，具体的实现方式会根据您的具体需求和数据源来进行调整。希望对您有所帮助！如果您有其他问题，请随时提问。