flinkcdc2.4.2有没有解决维表关联的痛点呀?

你可以看看flink 1.18对于不同流的state的ttl设置，更推荐的是cdc去 look up join 一个性能更强的olap数据库，只读数据库等，或者paimon。一般指的state清理造成的数据丢失问题，大概率你用的是双流join，而不是维表join，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”

Apache Flink的CDC (Change Data Capture) 2.4.2版本并没有专门针对维表关联的痛点进行优化。对于你提到的"不设置ttl会导致ckp越来越大，设置了会丢失数据"的问题，这主要是由于Flink的State TTL机制和Checkpoint机制的设计导致的。

Flink的State TTL机制是为了防止状态过大而导致内存溢出，它会定期清理过期的状态。然而，如果在处理CDC数据时，状态被频繁地更新，并且每个状态的TTL都很短，那么Checkpoint的大小就会迅速增大。

另一方面，如果设置了过短的TTL，那么在处理CDC数据时，可能会因为状态被过早地清理而导致数据丢失。这是因为在Flink的Checkpoint过程中，状态会被持久化到磁盘上，然后在后续的运算中，会从磁盘上加载这些状态。如果状态被过早地清理，那么在后续的运算中，就可能无法加载到这些状态，从而导致数据丢失。

对于这种情况，一种可能的解决方案是，优化你的应用程序，以减少状态的数量和大小。例如，你可以考虑使用更高效的序列化格式，或者减少不必要的状态更新。此外，你也可以考虑使用更长的TTL，以减少Checkpoint的大小，但同时也要确保在Checkpoint期间，有足够的内存来存储所有的状态。

另外，你也可以考虑使用其他的CDC解决方案，例如Debezium或Canal，它们可能提供了更好的维表关联支持。