Flink CDC更适合做报警这类实时性要求高，对数据准确性没有很高要求的？

Flink CDC 能够用于多张大表的实时 Join，但也需要注意一些问题。
首先，由于 Flink CDC 在处理大量数据时需要存储中间状态，所以在处理多张大表的实时 Join 时可能会导致状态过大。如果状态过大，会导致内存溢出等问题，严重影响系统的稳定性和性能。此时，可以考虑减少 Join 操作的规模，采用分批或分片的方式，降低单次 Join 的数据量。
其次，Flink CDC 本身也存在一定的局限性，例如其对状态管理的能力相对较弱，不能很好地应对大数据量和复杂的查询场景。在这种情况下，可能需要借助其他工具或服务进行配合，比如 Apache Spark、Apache Hive 等。
最后，在进行实时 Join 时，还需要考虑数据质量问题，包括数据延迟、数据乱序等问题，这些问题可能导致 Join 结果的准确性受到影响。

是的，你的理解是正确的。Flink CDC的主要目的是用于实时的数据同步和事件驱动型的应用，例如数据仓库的增量更新，或者是实时的数据分析。在这些场景下，数据的正确性和完整性是非常重要的，因此Flink CDC提供了丰富的处理机制，包括事务的完整捕获，以及数据的校验和重放等。

然而，对于多张大表的实时join，由于需要处理大量的状态，并且需要对数据进行复杂的计算，这可能会对Flink的任务性能和稳定性产生影响。此外，如果数据出现问题，例如数据的不一致，或者数据的丢失等，这可能会对join的结果产生影响，从而影响到最终的数据准确性。

因此，对于多张大表的实时join，我们通常会推荐使用其他的数据处理框架，例如Apache Spark，或者是专门的实时数据处理平台，例如Google Cloud Dataflow，Amazon Kinesis Analytics等。这些框架和平台通常提供了更强大的数据处理能力，以及更完善的错误处理机制，可以更好地应对这类复杂的数据处理任务。

Flink CDC可以用于多张大表的实时join操作，在处理大规模数据时，Flink CDC可能会面临状态过大导致的问题，这可能会对系统的稳定性和性能产生影响。

Flink是一个开源的分布式流处理框架，适用于处理大规模的数据流。它具有高效的分布式计算能力，能够处理实时数据流并快速响应事件。

对于需要实时join多张大表的情况，Flink在处理状态较大的情况下可能会遇到性能问题。

对于大规模数据的实时join操作，可以考虑使用其他更适合的解决方案。例如，可以将数据流进行分片或者分区，然后使用Flink或其他流处理框架进行局部join操作。

Flink CDC核心技术解析https://help.aliyun.com/zh/flink/videos/core-technologies-of-flink-cdc/?spm=a2c4g.11186623.0.i19