大佬们，我用flink-cdc监控6张表的数据，然后join成一张宽表，为啥只有第一次启动他会更新数

根据您的描述，您使用Flink CDC监控6张表并尝试将这些表JOIN成一张宽表，但遇到只有初次启动时能够更新数据，后续部分表的新数据变化未能被实时同步的问题。结合知识库中的参考资料，这里为您分析可能的原因及提供相应的解决方案：

原因分析

1. 维表JOIN限制：

   • 维表JOIN仅支持对当前时刻维表快照的关联，这意味着每次JOIN操作实际上基于的是维表在处理时间点的一个静态视图。
   • 如果JOIN后的数据流没有设计为能响应维表数据的更新，那么一旦JOIN完成，即使维表数据发生变化，也不会触发重新JOIN。

2. Checkpoint与全量读切换：

   • 在从全量读切换到增量读的过程中，如果配置了较长时间的Checkpoint间隔，可能会导致作业在进入增量阶段前等待较长时间，给人一种数据未实时同步的错觉。

3. 表结构变更未同步：

   • 虽然您提到是单表测试可以实时同步，但在多表JOIN场景中，若上游表结构发生变更而下游未及时调整，可能导致JOIN逻辑失效或数据不匹配。

解决方案

1. 优化JOIN策略：

   • 确认是否所有参与JOIN的表都正确配置了Flink CDC以捕获增量变更，并且确保JOIN逻辑考虑到了数据的实时性需求。考虑使用非JOIN的方式合并数据流，比如先各自处理增量，最后再通过Side Output或其它机制合并结果。

2. 调整Checkpoint设置：

   • 适当减少Checkpoint间隔时间，确保在全量导入后能迅速开始增量处理，减少数据延迟感知。

3. 监控表结构变更：

   • 确保Flink作业能够识别并适应上游表结构的任何变更。如果使用了CTAS/CDAS，请检查表结构变更同步策略，必要时重新无状态启动作业以应用新的表结构。

4. 验证连接器配置：

   • 检查Flink CDC连接器配置，确认每个表的CDC源配置正确无误，特别是与MySQL Binlog读取相关的设置，如server-time-zone等，避免时区问题导致的数据解析错误。

5. 资源与性能监控：

   • 确保任务管理器（TaskManager）有足够的资源来处理并发的JOIN操作和数据流，同时实施严格的监控，以便快速发现并解决性能瓶颈。

注意事项

• 数据时效性理解：理解Flink CDC在JOIN场景下的数据处理逻辑，即JOIN是在处理时间点上进行的，不会动态反映之后的维表更新。
• 资源分配：合理分配资源，特别是在处理大量并发JOIN操作时，内存和CPU资源的充足至关重要。

综上所述，您需要综合考虑JOIN逻辑、Checkpoint策略、表结构同步以及资源分配等多个方面，以确保Flink作业能够持续、准确地处理多表JOIN的实时数据同步任务。