问题一：Flink CDC这显示的tm占了2.36G的内存。是这个占比太大了吗？是否需要限制？
Flink CDC这显示的tm占了2.36G的内存。是这个占比太大了吗？是否需要限制？ 
参考答案：
Flink CDC的TM（Task Manager）内存占用大小取决于多个因素，例如要处理的数据量、数据库表的大小和复杂度等。一般来说，如果TM内存占用超过了可用内存的一半，就需要考虑限制TM内存的使用。
在Flink中，可以通过设置taskmanager.memory.process.size参数来限制每个TM进程可以使用的最大内存量。例如，如果你希望每个TM进程最多使用1GB的内存，可以在Flink配置文件中添加以下配置：
taskmanager.memory.process.size: 1024m
此外，还可以通过设置taskmanager.memory.flink.size参数来限制整个Flink应用程序可以使用的总内存量。例如，如果你希望整个Flink应用程序最多使用8GB的内存，可以在Flink配置文件中添加以下配置：
taskmanager.memory.flink.size: 8g
需要注意的是，这些参数只是建议值，具体设置需要根据你的实际情况进行调整。如果设置得过小，可能会导致OOM（Out of Memory）错误；如果设置得过大，可能会浪费资源。因此，建议根据实际情况进行测试和调整。
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问题二：Flink CDC这里设置状态后端是rockdb就可以了嘛 我好像觉得我这少了点啥？
Flink CDC这里设置状态后端是rockdb就可以了嘛 我好像觉得我这少了点啥 我刚尝试了下添加这个状态保留时长参数 给我报了个错 ？ 
少东西了没？
参考答案：
先不管你的错误，cdc版本必须是统一的 ，flink确实挺复杂的，并不是一定是加个jar就可以完美运行，我们也会经常在阿里云vvr上遇到一些奇怪问题（有可能部分是开源bug，有可能部分是vvr的），这个说不好的，遇到问题去解决就行
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问题三：Flink CDC 现在全部发生在 source端就失败了？
Flink CDC 现在全部发生在 source端就失败了？ 
我不知道是不是和我分库分表并发有关系
参考答案：
Flink CDC 不会在 source 端就失败，它会将数据流式地同步到 sink 端。如果 Flink CDC 出现问题，可能是由于以下原因：
- 数据库连接问题：Flink CDC 需要连接到源数据库才能读取 binlog 事件。如果无法建立连接，则会导致 Flink CDC 失败。请确保您的数据库连接信息正确，并且数据库正在运行。
- 配置问题：Flink CDC 的配置可能不正确，例如数据库的用户名、密码、表名等。请检查您的配置是否正确。
- 网络问题：Flink CDC 需要通过网络传输数据。如果网络出现问题，例如网络延迟或断开连接，则可能会导致 Flink CDC 失败。请确保您的网络连接稳定可靠。
- 资源问题：Flink CDC 需要足够的资源来处理数据流。如果您的资源不足，例如 CPU、内存或磁盘空间不足，则可能会导致 Flink CDC 失败。请确保您有足够的资源来支持 Flink CDC 的运行。
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问题四：Flink CDC如果这些我都不做配置，也不加窗口，然后ck设置成5分钟，我可以这么理解吗？
Flink CDC如果这些我都不做配置，也不加窗口，然后ck设置成5分钟，那source数据过来flink处理完后并不会立即写出去，没办法秒级的写入，我可以这么理解吗？
参考答案：
你的理解是正确的。如果Flink CDC的下游连接器没有做任何特殊的配置，并且也没有设置窗口操作，只是简单地将CK（Checkpoint）设置为5分钟，那么在source的数据过来并经过Flink处理完后，确实不会立即写出到外部存储。这是因为Flink的Checkpoint机制会周期性地对应用的状态进行快照处理，包括算子状态和键值分区状态。
Checkpoint的主要功能是用于容错恢复，即当作业发生故障后，Flink可以将所有任务的状态恢复到最后一次Checkpoint中的状态，并从那里重新开始执行。然而，这种机制并不直接涉及到数据的实际写入行为。
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问题五：Flink CDC下游连接器多久写一次可以自定义配置吗？
Flink CDC下游连接器多久写一次可以自定义配置吗？？在哪里配置呢？
参考答案：
去找你对应下游连接器参数，可以自定义，效率不高
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