Flink CDC中有没有大佬做过rockdb调优的？感觉数据量大的时候join效率很低下

在 Flink CDC 中，RockDB 是用于存储状态的一种本地键值存储引擎。针对数据量大时 join 效率低下的问题，有一些调优策略可以尝试：

1. 调整内存配置：    - 增加 TaskManager 的堆内存大小（通过 taskmanager.memory.managed.fraction 参数进行调整），确保足够的内存用于存储状态和执行 join 操作。    - 调整 Flink 的状态后端为 RocksDB，并根据数据量大小调整 RocksDB 的内存配置参数（如 state.backend.rocksdb.memory.managed, state.backend.rocksdb.block.cache-size 等）。

2. 优化数据倾斜：    - 数据倾斜可能导致 join 效率低下，可以尝试使用 Flink 提供的一些解决方案，如 keyBy 进行预聚合、使用 Flink 的自定义分区器等来减轻数据倾斜的影响。

3. 使用异步 IO：    - 在某些情况下，可以考虑启用 Flink CDC 的异步 IO 特性，通过将 I/O 操作与其他计算任务并发执行，提高整体的处理效率。

4. 调整并行度：    - 考虑增加或减少任务的并行度，以平衡计算资源和数据规模之间的关系。过高的并行度可能导致资源浪费，而过低的并行度可能导致性能瓶颈。

以上是一些常见的调优策略，具体的调优方案需要根据实际情况进行评估和测试。另外，也可以参考 Flink 官方文档中关于 RocksDB 和性能调优的章节，了解更多相关信息。

针对 Flink CDC 中 RockDB 的 join 效率问题，您可以尝试以下一些调优方法：
增加内存缓存：RockDB 是一种基于磁盘的数据库，如果数据量过大并且读取操作比较频繁，可能会导致磁盘读取速度变慢，从而影响 join 的效率。为了解决这个问题，您可以考虑增加内存缓存，将经常访问的数据缓存到内存中，以提高读取速度。
垂直分片：如果您的数据表非常大，可以考虑将其划分为多个垂直片段，每个片段包含相同的列，但仅包含部分行数据。这样可以减少每个查询需要读取的数据量，从而提高查询效率。
建立索引：如果您的查询中经常会使用某些列进行 join 操作，可以考虑在这些列上建立索引。这样可以加快查询速度，减少磁盘读取次数，提高 join 的效率。
优化查询语句：如果您的查询语句不够优化，可能会导致 join 效率低下。为了提高 join 的效率，建议您优化查询语句，尽量减少

回答1: ssd上一下 内存调调，基本没啥问题，这1.14.6的支持不太行 回答2:hdd就很慢，一般拿不到就是配置不对，官网的案例都是测试过的，你要相信是自己中间那部做错了，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”