flink-cdc能解决，数据多取和发送顺序不对的问题么？

在 Flink CDC 中，可以通过一些方法来解决数据多取和发送顺序不对的问题。
增加 Source 并行度
如果数据量较大，可以考虑增加 Source 的并行度，以提高数据读取和发送的效率。可以通过在 Flink SQL 中使用 SET 命令来设置 Source 的并行度，例如：
sql
Copy
SET 'source.parallelism' = '4';

CREATE TABLE my_table (
-- 列定义
) WITH (
'connector' = 'mysql-cdc',
'hostname' = 'localhost',
'port' = '3306',
'username' = 'root',
'password' = '123456',
'database-name' = 'my_db',
'table-name' = 'my_table'
);
在这个例子中，通过 SET 命令设置 source.parallelism 参数为 4，表示使用 4 个并发任务读取数据。需要根据实际情况进行调整，以达到最优的并行度。
使用事件时间
如果数据发送顺序不对，可以考虑使用事件时间（Event Time）进行处理，以保证数据的有序性。可以通过在 Flink SQL 中定义水印（Watermark）和时间窗口（Time Window）来实现，例如：
sql
Copy
CREATE TABLE my_table (
-- 列定义
cdc.event_time AS my_time, -- 定义事件时间字段
WATERMARK FOR my_time AS my_time - INTERVAL '5' SECOND -- 定义水印
) WITH (
'connector' = 'mysql-cdc',
'hostname' = 'localhost',
'port' = '3306',
'username' = 'root',
'password' = '123456',
'database-name' = 'my_db',
'table-name' = 'my_table'
);

SELECT *
FROM my_table
WINDOW TUMBLING (SIZE 10 SECONDS) -- 定义时间窗口
ORDER BY my_time;
在这个例子中，通过定义事件时间字段 my_time 和水印 my_time - INTERVAL '5' SE

"回答1：一般都是发送到持久化的数据库，这redis，redis也不可能存全量数据呀，这个想法不对呀。增量阶段并行度是1且在flink中，天然有序，全量阶段是多并行度，select 出来的不需要有序。
回答2：全量阶段做完，走增量，cdc后续都是增量阶段，没有全量阶段了，增量一直是最新的。但是如果是发现有新加的表还是会要先走全量再走增量的，对于单张表的确都是先全量再增量。此回答整理至钉群“Flink CDC 社区”。"