阿里云实时计算Flink版已经支持了Flink-CDC3.0。Flink CDC 3.0 是 Apache Flink 社区的一个重要版本，它引入了许多新功能和优化，以提供更强大、更灵活的数据同步能力。在阿里云实时计算Flink版中，您可以利用这些新功能来构建更高效、更可靠的数据管道和处理流程。
部署Flink集群后没有资源可能有以下几个原因：
配置问题：请检查
flink-conf.yaml文件中的资源管理相关配置是否正确。例如，jobmanager.rpc.address应该设置为JobManager的IP地址，jobmanager.rpc.port应该设置为JobManager的端口号。此外，还需要确保taskmanager.memory.process.size和jobmanager.memory.process.size设置了足够的内存。资源限制：如果你的操作系统或集群管理器（如YARN或Kubernetes）对内存或CPU资源有限制，那么Flink集群可能无法获取到足够的资源。在这种情况下，你需要调整操作系统或集群管理器的配置，以便为Flink集群分配更多的资源。
TaskManager数量不足：如果TaskManager的数量不足，那么Flink集群可能无法处理大量的任务。你需要增加TaskManager的数量，以便为更多的任务提供资源。你可以在
flink-conf.yaml文件中设置taskmanager.numberOfTaskSlots来控制每个TaskManager可以同时运行的任务数量。网络问题：如果Flink集群中的节点之间网络不通，那么TaskManager可能无法连接到JobManager，从而导致资源无法被分配。你需要检查网络配置，确保所有节点都可以互相通信。
Flink版本问题：如果你使用的是较旧的Flink版本，可能存在一些已知的问题，导致资源无法被正确分配。在这种情况下，你可以尝试升级到较新的Flink版本。
以上只是一些可能的原因，具体的问题可能需要根据你的部署环境和配置进行详细的排查。
