Flink CDC中datax 使用多大的资源呢？

Flink CDC 是基于 Apache Flink 的一个工具，用于实时读取和处理数据库的变更数据。与之相比，DataX 是另一个独立的数据同步工具，由阿里巴巴开源。

由于 Flink CDC 和 DataX 是不同的工具，它们在资源使用方面有所不同：

1. Flink CDC 资源使用：Flink CDC 作为 Flink 程序运行，其资源消耗包括 CPU、内存和网络带宽等。具体的资源使用量取决于您的 Flink CDC 应用程序的配置、并发度、数据规模和处理逻辑等因素。您可以通过调整 Flink CDC 应用程序的并发度和资源分配来控制其资源使用量。

2. DataX 资源使用：DataX 是一个独立的数据同步工具，其资源消耗主要集中在执行 DataX 作业时的 CPU 和内存上。具体的资源使用量取决于您的 DataX 作业的复杂性、并发度、数据规模和采用的插件类型等因素。您可以通过为 DataX 分配足够的 CPU 和内存资源来控制其资源使用量。

需要注意的是，Flink CDC 和 DataX 是两个不同的工具，它们的设计目标和使用方式也有所不同。如果您正在考虑使用其中一个工具，请根据您的需求评估并合理分配所需的资源。

Flink CDC 中使用 DataX 进行数据同步时，需要根据具体的数据量和数据处理复杂度等因素来确定所需的资源。以下是一些影响 DataX 资源需求的因素：
数据量大小：数据量越大，需要的资源就越多。可以通过调整并发任务数等参数来优化数据同步的性能和效率。
数据处理复杂度：如果需要进行大量的数据处理和转换，可能会占用更多的计算资源。可以通过优化数据处理流程和算法等方法来减少资源需求。
网络带宽和连接质量：如果网络带宽较小或连接质量较差，可能会导致数据同步效率低下或出现超时等问题。可以通过优化网络配置和带宽等参数来提高数据同步的效率和稳定性。
系统资源使用情况：如果系统中存在其他占用大量资源的任务，可能会影响 DataX 的资源使用情况。可以通过调整系统资源分配和任务调度等方法来优化资源使用情况。

大概几十倍，可能有上百个并发，有些分表数会比较多，跑在离线集群上。此回答整理至钉群“Flink CDC 社区”。