在 Flink CDC 3.1 中遇到新加表无法识别的问题，通常与几个因素有关：数据库表的变更捕捉、Flink CDC 连接器的配置、以及 Flink 作业的运行状态。以下是一些可能的解决步骤和检查点：

确认数据库支持：
确保你使用的数据库支持 CDC（变更数据捕获）。Flink CDC 连接器支持多种数据库，如 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等，但每种数据库的支持程度和配置方式可能有所不同。

检查 Flink CDC 连接器版本：
确认你使用的 Flink CDC 连接器版本与 Flink 版本兼容，并且支持你所使用的数据库。同时，查看该版本的官方文档，了解是否有关于新加表识别的特别说明或限制。

在 Kubernetes (k8s) 中部署 Flink CDC 任务时遇到错误，并不一定直接指向权限问题，但权限问题确实是一个可能的原因。为了更准确地诊断问题，我们需要查看具体的错误信息。不过，我可以提供一些常见的检查点和解决步骤，这些可能帮助你解决问题：

查看 Pod 日志：
首先，检查 Flink CDC 任务对应的 Pod 的日志。这通常可以提供关于为什么任务无法启动或运行的直接信息。你可以使用 kubectl logs <pod-name> 命令来查看日志。

使用Flink SQL MongoCDC 2.1读取一张包含4千万条数据的表时，如果几小时内仅处理了一百万条数据，可能由以下几个原因造成：

资源限制：

CPU和内存：Flink作业可能没有足够的CPU和内存资源来处理如此大量的数据。当资源不足时，处理速度会显著下降。

网络带宽：如果Flink集群与MongoDB数据库之间的网络带宽有限，数据传输速度也会受到限制。

Flink作业配置：

并行度：Flink作业的并行度设置可能过低，导致无法充分利用集群资源。增加并行度可以加快数据处理速度。

在使用Flink CDC（Change Data Capture）从SQL Server同步数据到StarRocks时，如果同步延迟达到3秒左右，而非秒级，可能由以下几个因素导致：

Flink CDC处理速率：

Flink CDC在处理大量数据或复杂事件时，可能会遇到处理瓶颈，导致处理速度下降。这可能与Flink作业的配置、资源分配（如CPU、内存）以及并行度设置有关。

网络延迟：

数据从SQL Server传输到StarRocks需要经过网络，网络延迟可能会影响数据同步的实时性。检查网络状况，确保网络连接稳定且带宽足够。

在 Flink CDC 中，当你尝试将 MySQL 的数据同步到 StarRocks（之前称为 Doris）时，如果在离线阶段（通常是指初次同步全量数据或初始化同步阶段）遇到错误，这个问题可能由多个因素引起。下面是一些常见的原因和相应的解决方案：

1. 数据类型不匹配

MySQL 和 StarRocks 支持的数据类型可能不完全相同。在同步过程中，如果 Flink CDC 连接器无法将 MySQL 中的数据类型正确转换为 StarRocks 支持的数据类型，就可能会报错。

在Flink CDC（Change Data Capture）中，启动方式主要依赖于其配置和部署环境。Flink CDC 是 Flink 社区开发的一个组件，用于从数据库（如 MySQL、PostgreSQL 等）中实时捕获全量和增量数据。以下是关于 Flink CDC 启动方式的详细说明：

一、启动模式

Flink CDC MySQL Connector 可以通过参数 scan.startup.mode 配置启动模式，主要有两种模式：

initial：

Apache Flink CDC（Change Data Capture）是一个用于捕获数据源中变更数据的框架，它允许你实时地处理并响应这些变更。Hologres 是阿里巴巴提供的一种实时分析数据库，具有处理大量数据和分析查询的能力。

如果你在使用 Flink CDC 获取 Hologres 数据时遇到报错，这里有几个步骤可以帮助你排查问题：

检查 Flink CDC Connector：
确保你使用了正确版本的 Flink CDC Connector for Hologres，并且它与你的 Flink 版本兼容。