Flink CDC要是下游是kafka的话，是不是直接使用checkpoint？

如果下游是 Kafka，Flink CDC 是否需要额外的存储介质来保存 Checkpoint 信息取决于以下因素：

1. Checkpoint 模式：

• 分布式 Checkpoint：此模式需要将 Checkpoint 元数据（例如文件列表）存储在外部存储中，例如 HDFS、S3 或 Azure Blob Storage。
• 本地 Checkpoint：此模式将 Checkpoint 元数据存储在 JobManager 本地，不需要额外的外部存储。

2. Checkpoint 配置：

• Checkpoint 间隔：更短的 Checkpoint 间隔意味着更频繁的 Checkpoint，这可以减少数据丢失风险，但也会增加外部存储的写入开销。
• Checkpoint 并发：并行 Checkpoint 可以提高 Checkpoint 速度，但也会增加外部存储的负载。

3. Kafka 主题分区数：

• Kafka 主题的分区越多，所需的 Checkpoint 状态就越大，这可能需要额外的存储空间。

一般来说，以下情况需要使用额外的存储介质来保存 Checkpoint 信息：

• 使用 分布式 Checkpoint 模式。
• Checkpoint 间隔较短 或 并行度较高。
• Kafka 主题 分区数较多。

如果满足以下条件，则可以使用本地 Checkpoint，无需额外的存储介质：

• 使用 本地 Checkpoint 模式。
• Checkpoint 间隔相对较长 或 并行度较低。
• Kafka 主题 分区数较少。

结论：

是否需要额外的存储介质来保存 Flink CDC Checkpoint 信息取决于具体的配置和使用场景。在大多数情况下，特别是当下游是 Kafka 时，使用分布式 Checkpoint 模式并将其元数据存储在外部存储中是推荐的做法，以确保数据可靠性。

不是，Flink CDC可以使用checkpoint来保存状态，但是下游可以是Kafka，也可以是其他的数据源，比如HDFS、HBase等

注意下Kafka版本就没啥，早期的不支持食物——该回答整理自钉群“Flink