CDC全量抽取mysql数据时，怎么才能加快ChunkSplitter呢？

在处理数据时，是否需要等待一个表的所有数据Chunk都完成后再进行处理，实际上取决于您所使用任务调度框架的特性和配置。根据参考资料中的描述：

• 在简单任务场景中，如果采用分片功能进行并发执行，并不直接涉及数据按Chunk处理的等待逻辑，而是关注于将整个任务切分为多个部分并行执行。

• 集群任务的处理方式则更贴近您的问题。集群任务分为拆分阶段和执行阶段：

  • 拆分阶段：数据被分成多个Chunk，这些Chunk作为待处理的数据单元。此过程完成后，服务端会根据这些Chunk来通知客户端拉取数据。
  • 执行阶段：客户端在收到通知后，会拉取一个或多个Chunk进行处理。关键在于，大多数现代的任务调度系统设计为允许客户端在处理完当前Chunk后立即请求新的数据Chunk，而不需要等待所有Chunk全部处理完毕。这意味着处理是流式的，可以边读取边处理，提高了效率和资源利用率。

因此，通常情况下，您不必等待整个表的数据都被分割成Chunk并全部处理完毕后再开始处理下一个Chunk。系统设计支持动态地、逐个地处理每个Chunk，从而实现高效的数据处理流程。但请注意，具体行为可能还需要依据您使用的具体调度框架配置和版本来确定，比如是否开启了增量快照读取模式以及相关的并发控制策略等。