Flink CDC中全量同步过程中，checkpoint创建不了什么原因？

在 Flink CDC 中进行全量同步过程中遇到无法创建 Checkpoint 的问题，这可能是由于存量同步的数据量较大，导致 Checkpoint 失败。

当进行全量同步时，Flink 会从头开始读取源表的数据并将其同步到目标系统。如果存量数据非常庞大，可能会导致作业执行时间较长，消耗大量的资源和内存，并且可能超出作业的默认 Checkpoint 配置。

有几个方面可以考虑来解决这个问题：

1. 增加作业的资源配置：检查作业的资源配置是否足够处理大规模的存量数据。你可以尝试增加作业的并行度、内存分配或调整其他资源参数，以适应存量数据的处理需求。

2. 调整 Checkpoint 配置：检查作业的 Checkpoint 配置是否需要进行调整。你可以尝试增加 Checkpoint 的间隔时间、调整 Checkpoint 的最大并发数或减少 Checkpoint 的持久化方式（如降低异步快照的频率）。

3. 优化存量同步逻辑：评估存量同步的逻辑是否存在潜在的性能问题，并对其进行优化。可能可以通过批量读取、使用合适的索引、调整读写缓冲区大小等方式改进存量同步的性能。

4. 分阶段进行同步：如果存量数据量非常大，可以考虑将全量同步分为多个阶段进行。例如，先进行一个较小的范围的全量同步作业，然后逐渐扩大范围，逐步完成全量数据的同步。

在 Flink CDC 中，全量同步过程中无法创建 Checkpoint 的原因可能有很多，这里列举一些可能的原因和解决方案：
Flink 集群配置不正确：如果 Flink 集群的配置不正确，可能会导致 Checkpoint 创建失败。请确保 Flink 集群的配置正确，并且满足 CDC 作业的要求。
目标数据源配置不正确：如果目标数据源的配置不正确，可能会导致 Checkpoint 创建失败。请检查目标数据源的配置，并确保其满足 CDC 作业的要求。
全量同步过程中出现错误：如果全量同步过程中出现错误，可能会导致 Checkpoint 创建失败。请检查全量同步的日志，并查找可能的错误原因。
硬件资源不足：如果硬件资源不足，可能会导致 CDC 作业无法正常运行。请检查集群的硬件资源，并确保其满足 CDC 作业的要求。
Flink 版本不兼容：如果 Flink 版本与 CDC 版本不兼容，可能会导致 Checkpoint

坚持到增量，全量换datax，datax和cdc一起跑都是upsert模式，datax跑完就关了。此回答整理至钉群“Flink CDC 社区”。