请问flink CDC中这个参数怎么样才能生效？

在 Flink CDC 中，如果需要设置 CDC 连接器的参数，可以使用 withParameters() 方法来设置。例如，以下是一个示例代码，演示如何使用 withParameters() 方法设置 CDC 连接器的参数：
java
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import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.internal.StreamTableEnvironmentImpl;
import org.apache.flink.table.connector.source.abilities.SupportsReadingMetadata;
import org.apache.flink.table.connector.source.abilities.SupportsSourceWatermark;

import java.util.Properties;

public class MySQLCDCWithParameters {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
final StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(
env,
EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build());

    // 创建 Flink MySQL CDC 连接器
    MySQLSource<RowData> source = MySQLSource.<RowData>builder()
            .hostname("localhost")
            .port(3306)
            .databaseList("test")
            .tableList("test_table")
            .username("root")
            .password("password")
            .deserializer(new RowDataDeserializationSchema())
            .withParameters(getParameters()) // 设置参数
            .build();

    // 读取 MySQL 表中的数据
    DataStream<RowData> mysqlDataStream = env.addSource(source);

    // 将数据转换为 Table，并注册为临时表
    tEnv.createTemporaryView("test_table", mysqlDataStream, SupportsReadingMetadata.READ_METADATA_WATERMARK);

    // 执行查询
    String sql = "SELECT * FROM test_table WHERE id > 100";
    tEnv.executeSql(sql).print();

    env.execute();
}

// 获取 CDC 连接器的参数
private static Map<String, String> getParameters() {
    Map<String, String> params = new HashMap<>();
    params.put("snapshot.mode", "initial"); // 设置参数
    return params;
}

}
在上述示例中，通过使用 withParameters() 方法设置 CDC 连接器的参数，例如

scan.incremental.close-idle-reader.enabled 参数用于控制 Flink CDC 增量流的关闭行为。当设置为 true 时，Flink CDC 将尝试在任务完成后关闭空闲的读取器，以释放资源并提高性能。

如果希望在全量结束后，增量阶段并行度为 1,则需要确保以下两个条件：

1. 在全量阶段之后，没有其他任务正在运行。这可以通过将全量阶段与其他任务分离来实现，例如使用不同的 Flink 作业或 JobManager。

2. 在增量阶段中，所有读取器都已正确配置并启动。这包括确保每个读取器都有足够的资源(例如内存和 CPU)来处理数据流，并且它们之间没有竞争关系。

如果以上两个条件都满足，但仍然无法使增量阶段并行度降为 1,则可能需要进一步检查 Flink CDC 的配置和代码实现，以确定是否存在其他问题。