请问通过flink cdc写hudi，如果源表比较大，是不是也需要获取全表的数据后才会做checkp

在使用Flink CDC写入Hudi时，确实存在全量数据读取的问题，尤其是在作业启动初期进行全表同步的阶段。这一过程可能会消耗较多内存资源，尤其是对于大表而言。为了避免或减轻这种内存压力，可以通过调整Flink的Checkpoint配置来优化这一过程。

针对您的问题，可以考虑以下策略来优化和避免全表读取对内存的大量占用：

1. 分批Checkpoint: 虽然直接避免全表读取后再做Checkpoint可能不现实（因为Flink需要建立状态以确保Exactly-Once语义），但可以通过调整Checkpoint的频率和大小限制来控制每次Checkpoint时处理的数据量。例如，增加execution.checkpointing.interval参数值可以设置更长的Checkpoint间隔时间，减少Checkpoint的频率。

2. 优化Checkpoint存储: 确保Checkpoint存储后端（如HDFS）配置得当，可以快速存取，减少Checkpoint操作的耗时和资源占用。

3. 合理配置TaskManager内存: 适当增加TaskManager的内存分配，特别是Managed Memory部分，这有助于提高Checkpoint过程中数据缓冲的能力，减少内存溢出的风险。

4. 谨慎使用增量快照: 对于某些支持增量快照的源（如PostgreSQL CDC连接器提到的增量快照功能），正确配置可以减少全量读取的需求，但需注意这并不直接适用于MySQL CDC到Hudi的场景。不过，理解增量处理机制对于设计合理的数据流处理逻辑是有帮助的。

5. 利用Bucketing和小文件管理: 在Hudi侧，合理配置Bucket数目和大小，以及采用合适的文件合并策略（如Compaction策略），可以有效管理写入文件的数量和大小，间接减轻Flink作业在Checkpoint时的压力。

6. 监控与调优: 实施严格的监控，密切关注作业运行时的内存使用情况、Checkpoint状态等指标，根据实际情况动态调整上述配置。

请注意，直接通过配置完全避免全表读取后再Checkpoint可能不太现实，因为这是Flink保证数据一致性和容错性的核心机制之一。但是，通过上述策略可以在一定程度上缓解因大规模数据读取导致的内存压力问题。