Flink CDC中souce的并行数能加大吗？

在 Flink CDC 中，可以通过增加 source 的并行度（parallelism）来提高数据读取的吞吐量和处理能力。通过将 source 的并行度设置为大于 1 的值，可以让 Flink 并行地从数据库中读取数据。

要增加 source 的并行度，可以采取以下步骤：

1. 设置 source 的并行度参数：在创建 Flink CDC 的 Source 连接器时，使用 setParallelism() 方法来设置并行度参数。例如，source.setParallelism(4) 将并行度设置为 4。

2. 调整任务管理器资源：增加 source 的并行度将导致 Flink 启动多个任务线程来并发地读取数据。确保你的 Flink 集群具有足够的资源，包括 CPU、内存和网络带宽，以支持所需的并行任务数。

值得注意的是，并不是所有的 source 都支持无限的并行度扩展。在增加并行度之前，请确保你的 source 和底层连接器能够适应更高的并发读取负载。

此外，还需要考虑以下因素：

• 数据库的性能：增加 source 的并行度可能会对源数据库产生更大的负载。确保你的数据库服务器有足够的资源来处理并行读取请求。

• 数据分配和负载均衡：当增加 source 的并行度时，Flink 将把数据分配给不同的任务线程。确保你的数据在源数据库中均匀分布，以避免出现数据倾斜情况。

在 Flink CDC 中，Source 的并行度可以通过调整配置进行调整，以适应不同的数据规模和计算需求。一般来说，增加 Source 的并行度可以提高读取数据的并发性和吞吐量，但同时也会增加系统的资源消耗和网络开销。
可以通过以下方式调整 Flink CDC Source 的并行度：
在创建 Source 时指定并行度：可以在创建 Source 的时候通过设置 setParallelism() 方法来指定 Source 的并行度。例如：
Copy
MyCdcSource source = new MyCdcSource(...);
DataStream stream = env.addSource(source).setParallelism(4);
在这个例子中，将 Source 的并行度设置为 4。
在 Flink 配置中指定全局并行度：可以在 Flink 配置文件中通过设置 parallelism.default 参数来指定 Flink 应用程序的全局并行度。例如：
Copy
parallelism.default: 4
在这个例子中，将 Flink 应用程序的全局并行度设置为 4，这会影响到所有的算子，并且可以通过在创建 Source 时不设置并行度来使用全局并行度。

"回答1：全量可以，增量走1，自动切换。直接job配置就行。
回答2：可以的。此回答整理至钉群“Flink CDC 社区”。"