Flink-CDC-tidb在读取存量数据时是将数据直接全量的读取吗？

Flink-CDC-TiDB在读取存量数据时，并不是将数据直接全量地读取。它使用了流式处理的方式，通过不断地监听数据库的binlog来获取增量数据。对于存量数据，Flink-CDC-TiDB会先进行一次全量数据的读取，并将结果存储在状态中，然后从该状态开始读取增量数据。

关于内存占用的问题，Flink-CDC-TiDB在读取存量数据时确实需要较大的内存空间。这是因为它需要将存量数据加载到内存中进行处理和存储。如果存量数据非常大，可能会导致内存不足的情况发生。此外，Flink-CDC-TiDB目前还没有实现检查点机制，因此在发生故障时可能会丢失一部分数据。

如果你遇到了内存不足的问题，可以尝试以下几种解决方法：

1. 增加系统可用的内存资源；
2. 调整Flink-CDC-TiDB的配置参数，如调整内存缓冲区的大小等；
3. 优化数据处理逻辑，减少内存的使用；
4. 如果可能的话，可以考虑使用其他支持检查点的流式处理框架来替代Flink-CDC-TiDB。

Flink-CDC-TiDB 在读取存量数据时，并不是将数据直接全量地读取。相反，它使用了 Flink CDC 的 ChangeLogStream 功能，通过监听 TiDB 的 binlog 来获取增量数据。

对于存量数据，Flink-CDC-TiDB 会先进行一次全量拉取，然后使用增量拉取的方式来获取新增的数据。这种方式可以保证数据的完整性和准确性，同时也能够避免不必要的资源浪费。

至于内存占用的问题，这可能与您的 Flink 任务配置有关。如果您的任务需要处理大量的数据，那么内存占用就会相应地增加。此外，Flink-CDC-TiDB 默认情况下不会开启检查点功能，因此您需要手动设置检查点以避免数据丢失。

如果您遇到了内存占用过高的问题，可以尝试调整 Flink 任务的配置参数，例如增加 JVM 堆内存大小、调整并行度等。同时，您也可以查看 Flink 任务的日志信息，以便更好地了解问题所在并采取相应的措施。