Flink CDC如果中间结果集状态过大几百m的情况下，失败的是否是全量检查点？

Flink CDC的检查点机制是其实现容错机制的核心功能，通过周期性地基于数据流中各个操作符的状态生成快照，将这些状态数据定期持久化存储下来。这样，当Flink程序因意外崩溃时，可以依靠这些检查点恢复流中的状态和位置，从而提供与无故障执行相同的语义。

对于大状态应用，Flink提供了一些优化策略来保证检查点的可靠性。首先，应用程序需要能够可靠地创建检查点。其次，发生故障后，作业的处理速度要能赶上输入数据流。同时，Flink支持高级的状态后端（State Backends），允许存取海量的状态数据。

关于你的问题：

1. 增量检查点和全量检查点的概念是相对的，取决于上一次成功的检查点和当前状态的差异。如果第一次失败了那么下一次会执行最新的检查点，而不会忽略上次的失败。

2. 如果总检查点失败，但是子检查点部分成功，那么下次总检查点时无需执行成功过的检查点。

3. 关于RocksDB后端的使用，你提到有些检查点成功了有些失败了，这可能与配置有关。你可以尝试调整相关参数以优化结果。