请教下上线的问题，我们现在卡在上线部分了

在进行全量数据同步（Snapshot阶段）时，通常流程并非先完整跑一遍然后设置last-offset再重新启动。Flink CDC在设计上支持更高效和自动的处理方式。以下是针对您问题的详细解答：

1. 全量数据读取流程：

   • Flink CDC在初始化配置好源表为initial模式后，会自动开始全量数据读取过程。这一步骤中，Flink会通过JDBC连接到MySQL数据库，执行SELECT语句来获取全量数据，并在这个过程中记录下最后一个读取位置（如Binlog位点），而无需用户手动设置last-offset。

2. 资源需求与调整： 您提到需要100GB内存才能完成全量数据的读取，这表明数据量较大或读取操作对资源消耗较高。根据实际情况，可以通过以下方式进行优化：

   • 增加并发度：在MySQL Source配置中增加parallelism参数值，以提高并行读取能力，加快全量数据读取速度。
   • 优化Checkpoint策略：合理设置Checkpoint间隔时间，避免因Checkpoint频率过高导致资源紧张或任务暂停。
   • 分批读取：如果单次全量读取压力过大，考虑是否可以将全量数据分割成多个批次进行读取，逐步加载到系统中。

3. 进入增量阶段：

   • 完成全量数据读取后，Flink CDC会自动切换到读取Binlog的增量模式，无须手动设置last-offset。系统会根据之前记录的位点开始读取后续的变更事件，实现持续的数据同步。

4. 监控与验证：

   • 判断全量数据同步是否完成，可以通过监控currentEmitEventTimeLag指标，当其大于0时，表示已进入增量阶段。同时，检查TM日志中是否有BinlogSplitReader is created的日志条目，也是确认全量读取结束的一个标志。

综上所述，Flink CDC在设计上已经内置了从全量到增量的平滑过渡机制，您无需手动干预设置last-offset。面对大内存需求的情况，建议通过调整并发度、优化Checkpoint策略等方法来提升效率和减少资源消耗。