Flink CDC本地做多流JOIN也要看下场景吧 ？

在使用Flink CDC进行本地多流JOIN操作时，确实需要考虑一些因素。其中一个关键的因素就是数据量。对于较大数据集，本地JOIN可能会变得非常慢且效率低下，因为它必须在单台机器上完成所有的计算。
为了缓解这种情况，可以采取几种策略：

• 尽量减小数据集大小。这可以通过使用窗口函数或其他预处理方法实现。
• 使用分布式存储系统。这样可以让JOIN操作在多台机器之间分布，从而提高性能。
• 使用特殊的JOIN算法。例如，Broadcast JOIN可以使较小的数据集广播到每个任务中，从而加快JOIN速度。

您好，对于Flink CDC在本地做多流JOIN的问题，确实需要根据实际业务场景来选择适合的操作方式。如果数据量不大且存储时间不长，可以选择基于实时计算引擎在流上进行多个数据源的JOIN操作。这种方式可以满足实时性要求较高的业务需求。

然而，如果数据量较大或者需要长期存储，那么需要注意存储和查询压力的问题。在这种情况下，可以考虑使用窗口JOIN的方式，例如时间窗口联结、事件时间窗口联结等。这种方式可以在窗口触发计算时执行JOIN操作，避免了长时间作业的数据缓存和查询压力。

此外，Flink还支持窗口上的多流合并，即在一个窗口中按照相同条件对两个输入数据流进行关联操作。这种方式需要保证输入的Stream要构建在相同的Window上，并使用相同类型的Key作为关联条件。