Flink CDC里不开启checkPoint有什么影响吗？

在Flink CDC中，如果不开启Checkpoint，对于需要保障 At Least Once 和 Exactly Once 语义的任务，将无法正常保证数据的准确传输和处理。因为Checkpoint的主要功能是记录当前正在处理的binlog的位置，并将其保存到持久化存储中，比如分布式文件系统或数据库。当发生故障时，可以通过这个位置信息来恢复数据。

同时，需要注意的是，如果两次Checkpoint之间的间隔时间设置得太短，那么正常的作业可能获取的资源较少，更多的资源被用在了Checkpoint上。因此，对这个参数进行合理配置能保证数据流的正常处理。

然而，对于一些对数据丢失不敏感的任务，如推荐相关的任务，可以选择不开启Checkpoint。但是这种情况下就需要接受可能存在的数据丢失风险。

不开启checkpoint意味着没有定期的持久化点，一旦Flink任务失败或集群出现故障，从故障中恢复时将无法保证恰好从故障前的状态继续处理数据，可能导致数据丢失或重复处理。

flink-cdc的依赖checkpoint机制的，不开不行。此回答来自钉群Flink CDC 社区。

在Flink CDC中，如果不开启Checkpoint，那么当作业发生故障或重启时，系统在Flink CDC中，如果不开启Checkpoint，那么当作业发生故障或重启时，系统将无法利用已有的读取进度进行恢复，这可能导致数据的重复处理或丢失。具体来说，当Flink CDC执行Checkpoint时，它会记录当前正在处理的binlog位置，并将其保存到持久化存储中，如分布式文件系统或数据库。这样，在发生故障时，Flink CDC可以根据最新的Checkpoint信息来重新启动并从上次保存的binlog位置处继续读取。

同时，状态可靠性保证也是由Checkpoint支持的。当作业出现failover的情况时，Flink可以从最近成功的Checkpoint恢复。因此，如果Checkpoint机制没有开启，那么在出现故障时就无法保证数据处理的一致性和可靠性。

总的来说，不开启Checkpoint可能会影响Flink CDC任务在出现故障后的恢复能力以及数据处理的一致性和可靠性。

在 Apache Flink 的 CDC (Change Data Capture) 场景下，如果不开启 Checkpoint 机制，会有以下显著影响：

1. 数据一致性：Checkpoint 是 Flink 保证 Exactly-Once 处理语义的关键手段。对于 CDC 应用而言，这意味着如果发生故障或重启，不开启 Checkpoint 将无法保证从故障点开始精确地继续处理数据变更，可能会导致数据丢失（至少一次处理）或者重复处理（至少一次和最多一次之间）。

2. 状态恢复：Flink CDC 通常会跟踪数据库的读取位置（offset），以便在系统异常后可以从上次成功读取的位置继续读取变更日志。如果没有 Checkpoint，这些状态信息就无法得到持久化和可靠的恢复，从而可能导致源端数据部分未被处理或重复消费。

3. 容错性：在生产环境中，系统组件如任务管理器、TaskManager 或网络都可能出现故障。Checkpoint 提供了容错能力，使得 Flink CDC 应用能够在遇到问题时快速且准确地恢复到之前一致的状态。

总结来说，在 Flink CDC 中不开启 Checkpoint 会导致系统的容错能力和数据处理一致性大大降低，对于需要高可靠性和精确数据处理的应用场景来说是不可接受的风险。因此，在实际应用中强烈建议启用并正确配置 Checkpoint 机制。