问题一：flink cdc的时候并发度如何? 是每个表一个topic吗?
flink cdc的时候并发度如何? 是每个表一个topic吗?
参考回答：
这种看情况，有增量快照的，就多几个也是可以的，还需要看下游的消费能力。
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问题二：Flink CDC全量初始化慢怎么能快点呢 加并行度吗？并发度 和topic是啥关系？
Flink CDC全量初始化慢怎么能快点呢 加并行度吗？并发度 和topic是啥关系？
参考回答：
为了加快 Flink CDC 全量初始化速度，请尝试以下建议：
- 提高并行度：根据集群规模，尽可能多地增加并行度，以减少初始化时间。
- 调整参数：检查初始化参数并调整。
- 使用源代码自定义：使用源代码自定义配置，例如调优代码或提升性能。
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问题三：Flink CDC3.2.0 tag 找到这个 resp 到底是什么？
Flink CDC3.2.0 tag 找到这个 resp 到底是什么？ 
参考回答：
在Flink CDC的代码中，"resp"是一个变量名，用于存储响应对象。具体的含义和用途会根据代码的具体上下文来确定。
在Flink CDC的代码中，"resp"可能被用作以下两种情况：
- 在RESTful API的实现中，"resp"可能代表一个HTTP响应对象，包含了HTTP状态码、头部信息和响应体等信息。
- 在其他类型的API或者函数中，"resp"可能代表一个特定的返回值或者结果对象。
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问题四：请问下Flink为啥后面跑着跑着，显示右表输入的数据比左边大很多？
请问下Flink我这left interval join启动的时候一开始还好好的，两条流能关联到，为啥后面跑着跑着，显示右表输入的数据比左边大很多，并且输出的大宽表数据后面只有左表，没有关键到右表的数据？这大概是什么原因？水印还在一直推进，我是从kafka之前的一个时间点开始消费，两个流开始消费的都是同一个时间点，现在是在追历史数据，还没有追到最新的kafka数据,水印追上最新时间之后又正常能够关联到了，这是什么情况？
参考回答：
根据您的描述，您在使用Flink的左interval join操作时遇到了一些问题。在启动初期，两条流能够正常关联，但随着时间的推移，右表输入的数据开始比左表大很多，并且输出的结果中只有左表的数据，没有与右表关联的数据。这种情况可能与以下几点有关：
- 水印的推进：您提到水印一直在推进，当水印追上最新时间之后，又能正常关联到数据。这可能是因为您的两条流都是从Kafka的一个时间点开始消费的，而两条流的消费速度可能存在差异。当水印追上最新时间后，意味着所有到达的数据都被处理完毕，这时两条流的数据状态是匹配的，所以能够正常关联。
- interval join的特点：interval join只支持事件时间的场景，只能支持两条流的关联。在右流上划分一个范围区间，左流关联右流。如果右流的数据迟到或者出现异常，可能导致左流无法关联到右流的数据。
- State的过期处理：Flink在事件时间中随着Watermark的推进，会发现State中的数据能够过期了，就将这些数据从State中删除并输出。例如，左流过期输出 + [L, null]，右流过期输出 - [null, R]。如果您的操作中存在大量的State过期，也可能导致左流无法关联到右流的数据。
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问题五：Flink在source设置，和后面设置不一样的影响是什么？
Flink在source设置，和后面设置不一样的影响是什么？
参考回答：
withidleness机制使用有一定的条件，可能不能用在一次性读两个topic的kafkasource上(猜测)
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