flink1.19 对应flinkcdc

Apache Flink是一个开源的分布式流处理框架，它提供了快速、可靠的数据流引擎，支持分层API和多种部署模式。Flink CDC（Change Data Capture）是Flink的一个子项目，旨在捕获数据源中的变化并将其转换为数据流。具体来说，Flink CDC用于将关系型数据库中的数据变更捕获为实时数据流，使得用户可以对数据变化进行实时处理和分析。

在Flink 1.19版本中，Flink CDC有了一些新的特性和改进，包括：

1. 新的Debezium MySQL Connector，支持MySQL 8.0版本和JSON格式的binlog。
2. 新的Debezium SQL Server Connector，支持SQL Server 2016及以上版本。
3. 新的PostgreSQL Connector，支持PostgreSQL 10及以上版本。

此外，Flink 1.19还提供了更好的Kafka Connectors和更好的容错性。如果您需要使用Flink CDC，建议您使用Flink的最新版本，并根据您的具体需求选择相应的CDC Connector。

相关问题

flink1.19配置文件

Apache Flink 1.19是一个强大的流处理和批处理框架，其配置文件（也称为`flink-conf.yaml`或`flink-conf.properties`）是用于设置Flink运行时环境的关键参数。这些配置可以影响任务并行度、网络拓扑、内存分配、性能优化等多个方面。以下是一些关键配置项的简要说明：

1. `jobmanager.rpc.address`: 主要管理器的网络地址，用于集群内的通信。

2. `taskmanager.numberOfTaskSlots`: 每个任务管理器可用的并行度，即能同时执行的任务数量。

3. `parallelism.default`: 默认并行度，用于新创建的作业。

4. `state.backend`: 状态后端的选择，如`rocksdb-statebackend`、`fs-statebackend`等，定义数据持久化的方式。

5. `ha.state.backend`: 高可用性模式下的状态后端配置。

6. `metrics.reporter`: 报告器列表，控制性能指标的收集和上报。

7. `jobmanager.high-availability.zookeeper.quorum`: 如果启用HA，ZooKeeper集群的地址列表。

8. `jobmanager.high-availability.zookeeper.path`: 在ZooKeeper中存储JobManager状态的路径。

9. `io.filesystem.uris`: 文件系统路径，用于数据读写。

10. `jobmanager.heap.size`: JobManager的堆大小。

flink1.18兼容flinkcdc2.4吗

Apache Flink 1.18版本是兼容Flink CDC 2.4的。Flink CDC是一个用于从关系型数据库中捕获变更数据的工具，它可以将变更数据以流的形式输出，以便Flink进行实时计算。在Flink 1.18版本中，已经对Flink CDC进行了更新和改进，同时保证了与Flink CDC 2.4的兼容性。

如果你要使用Flink CDC 2.4，建议使用Flink 1.18版本。同时，你也可以在Flink的官方文档中了解更多关于Flink CDC和版本兼容性的信息。