麻烦问一下，我们这边跑了几个cdc从oracle到doris，每天数据量也就2000左右，但是每次跑

根据您描述的情况，从Oracle到Doris的CDC作业在处理相对较小的数据量（每天约2000条）时，却出现了运行大约10小时后失败的问题。结合我所掌握的知识库信息，这里有几个可能的原因和相应的排查建议：

1. 资源限制：首先检查执行CDC作业的环境是否存在资源瓶颈，包括但不限于CPU、内存以及网络带宽。长时间运行可能导致资源逐渐耗尽，特别是如果配置的资源不足以应对长时间运行或瞬时高峰。

2. 数据库压力：确认Oracle源端是否因多个CDC作业同时运行而承受过高压力。虽然您的数据量不大，但并发读取Binlog的操作可能会对源数据库造成较大负担，尤其是当作业设计未充分考虑资源复用或解耦时。

3. 作业配置问题：检查Flink作业的配置，如Checkpoint间隔时间是否设置得当。过长的Checkpoint间隔可能导致作业在故障恢复时需要花费更多时间重做全量阶段，从而增加了整体运行时间并可能引发失败。

4. 数据处理逻辑：分析作业中的数据处理逻辑，是否存在复杂操作或性能瓶颈，比如复杂的转换、窗口函数等，这些都可能影响作业效率。

5. 网络延迟与稳定性：确保网络连接稳定，网络延迟或丢包问题也可能导致数据传输缓慢，进而延长作业运行时间直至失败。

6. 异常处理与重启策略：查看Flink作业的重启策略配置，频繁的失败重启会消耗资源且可能导致作业状态混乱。适当调整重启策略，如设置合理的最大尝试次数和重启间隔，以避免无休止的重启循环。

7. 源数据库特性：考虑到您使用的是Oracle作为源数据库，还需注意是否有Oracle特有的问题或设置，例如特定版本的Oracle可能存在的Bug，或者与Oracle CDC相关的特有配置是否正确。

为了解决这一问题，您可以采取以下步骤进行排查和优化：

• 监控资源使用情况：利用系统监控工具，持续观察作业运行期间的资源使用率。
• 优化作业配置：根据实际情况调整Checkpoint频率、并发度等参数，确保作业高效稳定运行。
• 检查网络状况：验证网络连接的稳定性和速度，必要时与网络管理员协作优化网络配置。
• 源数据库调优：评估Oracle数据库的性能设置，考虑是否可以通过优化数据库参数或结构调整来减轻压力。
• 代码逻辑审查：复查作业中数据处理逻辑，简化不必要的复杂计算，提升处理效率。
• 合理安排作业调度：如果可能，分散作业执行时间，避免集中式资源竞争。

通过上述排查和相应调整，应能有效定位并解决您遇到的问题，确保CDC作业能够稳定高效地完成数据同步任务。