各位大佬 咨询一下 flink1.15 cdc 入iceberg0.14 小文件合并问题：当前基于s

针对您在Flink 1.15中使用CDC源入Iceberg 0.14时遇到的小文件合并问题，尤其是在每个checkpoint触发时间点固定有40个小文件未能成功合并的现象，我们可以从以下几个方面进行分析和优化：

原因分析

1. Checkpoint与小文件生成时机：根据参考资料，sink的滚动策略（如sink.rolling-policy.file-size和sink.rolling-policy.rollover-interval）会在满足特定条件时创建新的part文件。如果每次checkpoint触发恰好与这些滚动策略条件相吻合，可能导致在checkpoint时刻恰好有新文件生成而未被及时合并。

2. 异步合并配置：虽然您的描述中提到使用Spark Procedures进行合并，但考虑到Flink作业配置对小文件管理的重要性，确保Flink作业配置支持异步或更灵活的文件合并策略是关键。参考资料中提到了将小文件合并改为完全异步的方法，这可能对减少未合并文件数量有所帮助。

解决方案建议

1. 调整Flink Sink配置：

   • 考虑调整sink.rolling-policy相关的参数，比如适当增大sink.rolling-policy.file-size以减少文件滚动频率，或者调整sink.rolling-policy.check-interval来控制检查间隔，减少在checkpoint附近生成新文件的可能性。

2. 采用异步小文件合并：

   • 尽管直接应用到Iceberg可能需要具体实现细节的支持，但理念上可以借鉴Paimon表优化中的做法，探索是否能通过类似num-sorted-run.stop-trigger等参数设置，使小文件合并过程更加异步化，避免阻塞checkpoint流程。

3. 优化Checkpoint策略：

   • 调整checkpoint间隔（checkpoint.interval），确保它与sink的滚动策略不产生过多重叠，减少在checkpoint时仍有大量未完成合并文件的情况。

4. 考虑Iceberg层面的优化：

   • 虽然当前问题主要聚焦于Flink配置，但了解并利用Iceberg提供的特性，如compaction配置，也是解决小文件问题的一个方向。检查Iceberg表的维护策略，看是否有进一步优化的空间。

5. 监控与调优：

   • 实施严格的监控，特别是关注checkpoint的执行时间、文件生成速率以及合并任务的状态，以便及时发现并调整策略。

注意事项

• 在调整任何配置前，请务必在测试环境中先行验证，以避免对生产环境造成影响。
• 确保理解所调整参数的具体含义及其对系统资源消耗的影响，避免引入新的性能瓶颈。

综上所述，通过调整Flink作业的sink配置、探索异步合并机制、优化checkpoint策略，并结合Iceberg表的维护策略，可以有效应对小文件合并的问题。同时，持续的监控与适时调优是保持系统高效运行的关键。