在idea里怎么测试flink-cdc的断点续传功能？ 启动的时候需要携带checkpoint地址？

在IntelliJ IDEA中测试Flink-CDC的断点续传功能，实际上您提及的是使用Flink-DTS-Connector进行数据订阅时的位点恢复能力，而非传统意义上的文件上传下载断点续传。根据知识库资料，这里是指Flink作业在处理来自阿里云数据订阅通道的数据时，能够从上次消费的位置（即checkpoint）继续消费，确保数据不丢失也不重复处理。以下是操作步骤：

如何配置与测试

1. 准备环境：

   • 确保已按照文档指引创建了数据订阅通道和消费组，并下载解压了flink-dts-connector项目到本地。
   • 使用IntelliJ IDEA打开该项目，找到对应的Java配置文件，如使用DataStream API则关注DtsExample.java，使用Table API或SQL则关注DtsTableISelectTCaseTest.java。

2. 配置Checkpoint参数：

   • 在您的Flink作业配置中，需要正确设置Checkpoint相关的参数，以允许Flink定期保存作业状态，这是实现断点续传的基础。这通常包括但不限于checkpoint.interval（Checkpoint间隔时间）、checkpoint.dir（Checkpoint存储目录）等。

3. 指定消费位点：

   • 在启动Flink-DTS-Connector时，通过代码传递消费位点参数。例如，在DtsExample.java或DtsTableISelectTCaseTest.java中，确保设置了正确的checkpoint或dts.checkpoint值。这个值应该是之前成功消费到的位置的时间戳。

4. 启动并验证：

   • 配置好上述参数后，直接在IDEA中运行相应的Java类来启动Flink作业。
   • 观察Flink客户端的Task Manager界面，确认作业是否正常启动且能接收到数据变更记录。
   • 故障模拟：可以故意中断作业，然后再次启动，观察是否能从上次停止的位置继续消费数据，以此验证断点续传功能。

注意事项

• 首次启动：首次运行时，如果未提供checkpoint信息，Flink-DTS-Connector会从最新的数据开始消费或者根据配置的起始位点开始。
• 故障处理：遇到报错提示“Cluster changed from *** to ***, consumer require restart.”时，需手动查询当前消费位点，并重新配置到作业参数中再启动。
• 资源与权限：确保Flink集群有足够的资源执行作业，并且配置的用户具有访问数据订阅通道的权限。

综上所述，虽然不是传统的文件断点续传概念，但通过配置Checkpoint机制，Flink-DTS-Connector能够在处理数据流时实现类似的效果，保证数据处理的连续性和一致性。