flink source使用maxcompute的时候 筛选器会下推到maxcompute么？

在使用Flink Source连接MaxCompute时，筛选器是会下推到MaxCompute的。

Flink提供了对MaxCompute的数据读写支持，并且在读取数据时支持某些类型的筛选下推，这意味着可以在Source端就对数据进行预处理，从而减少网络传输的数据量和提高计算效率。具体来说：

1. 自定义source实现：当需要自定义Flink Source来连接MaxCompute时，可以实现ScanTableSource接口，并重写applyFilters函数来支持筛选器的下推。
2. 版本兼容性：确保你使用的Flink Connector与MaxCompute版本兼容，新版插件通常提供更好的性能和更多的功能支持。
3. 增量数据同步：对于增量源表，Flink会通过轮询MaxCompute服务器来发现新分区，并在新分区数据写入完毕后读取数据。这个过程中，如果有定义筛选条件，它们将被用来优化数据的读取。
4. 避免数据重复：在某些版本的MaxCompute结果表中，可能会在作业停止和从Checkpoint恢复之间出现数据重复的问题。升级到新版本的Flink和MaxCompute连接器可以解决这个问题。

综上所述，为了确保筛选器能够正确下推到MaxCompute，你需要使用支持该功能的Flink版本和MaxCompute连接器，并且在自定义Source时实现相应的接口。同时，要注意版本的兼容性和数据同步的策略，以确保数据的准确性和处理的效率。

我理解不会，都是数据读出来做的filter
--此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”

在使用Flink Source连接MaxCompute时，筛选下推是可行的。

当使用Flink作为计算引擎对接MaxCompute进行数据读取和处理时，Flink的优化器会尽可能将计算下推到数据源，这包括筛选器（Filter）等操作。这样的目的是为了减少网络传输的数据量，提高整个数据处理流程的效率。具体到MaxCompute作为数据源，如果Flink支持并且配置得当，筛选条件会被推送到MaxCompute，这样只有满足条件的数据才会被读取并返回给Flink进行处理。

此外，为了确保数据的一致性，在数据写入MaxCompute之前，可以使用Flink的checkpoint机制。同时，MaxCompute提供了流式数据通道的Flink插件，支持在高并发、高QPS场景下写入MaxCompute。

综上所述，Flink与MaxCompute的集成不仅支持筛选器的下推，还提供了一系列的机制来保证数据处理的效率和一致性。