使用flinkcdc把多张表的数据合并写入到一张，只有初始化的时候有backpressure了？

一般可以按照以下方式优化资源分配：

• 动态资源调整：

利用Flink的动态资源调整特性，在初始化阶段分配更多的资源以应对峰值流量，待增量同步平稳后，可以适当减少资源以节省成本。

• 分阶段作业配置：

可以设计两个不同阶段的作业，第一个作业专门负责全量同步，并配置较高的并行度和资源；第二个作业负责增量同步，适当降低资源分配。

• 优化作业逻辑：

通过Flink SQL优化JOIN、GROUP BY等操作的效率，减少数据在节点间的交换和中间状态的积累。

• 合理设置Buffer Dequeues和Managed Memory：

调整Operator的网络缓冲区大小，以及Flink的托管内存，确保在高峰期有足够的缓冲空间。

• 使用Watermark和时间窗口策略：

如果数据具有时间特征，可以利用Watermark机制和时间窗口来平滑数据流，避免突发的流量高峰。

进入增量后,改下配置,带状态启动。此回答来自钉群Flink CDC 社区。