oracle数据表1亿行，为啥finkcdc2.2.1无法同步，显示checkpoint无法完成？

在使用 Flink CDC Connector 同步大数据量的 Oracle 表时，如果发现 Checkpoint 无法正常完成，这可能是由于多种原因造成，其中尤以系统资源限制和配置不当最为常见。此时，应该从以下几个方面进行排查和调优：

资源分配：

检查 Flink 集群的资源（CPU, 内存, 磁盘 I/O 等）是否足够。大数据量表的同步可能需要更多的资源，尤其是内存。
Checkpoint 时间间隔：

调整 Checkpoint 的时间间隔。如果 Checkpoint 间隔设置得太短，系统可能来不及完成一个 Checkpoint 就开始下一个，这会导致 Checkpoint 堆积。
状态后端大小：

考虑调整状态后端的配置，如使用 RocksDB 状态后端代替内存状态后端，并对其进行优化。
Checkpoint 超时时间：

增加 Checkpoint 的超时时间，以确保更大的数据量可以被处理。
状态大小和分片：

确保状态可以被合理分片并且大小适中，避免过大的状态导致 Checkpoint 过程无法完成。
网络带宽：

检查集群的网络带宽是否足够，网络延迟或限制可能会导致 Checkpoint 无法及时完成。
垃圾回收（GC）：

如果是由于频繁的全区（Full GC）造成的延迟，考虑优化 JVM 的垃圾回收器设置。
任务并行度：

缩小任务的并行度可能有助于减少 Checkpoint 的资源消耗。
反压检测：

如果任务存在反压问题，需要优化数据处理逻辑或增加并行度。
Flink 和 CDC 配置：

审查 Flink 配置和 CDC Connector 配置（如读取表的分区策略），确保它是针对大数据量优化的。
日志和监控：

分析 Flink 任务的日志和监控指标，查找可能的性能瓶颈和错误信息。
版本兼容性：

确保使用的 Flink CDC Connector 版本与 Flink 版本兼容，感知是否存在版本间已知问题。

可能是由于FinkCDC2.2.1的checkpoint机制无法完成，因为它只支持最多100万行的数据同步。此外，FinkCDC2.2.1还可能无法处理阿里云实时计算oracle数据表1亿行的数据量，因为它的性能有限。

官方有说到应对大表的情况，你得去配置一下checkpoint相关参数，比如超时时间，错误容忍次数什么的——该回答整理自钉群“Flink CDC 社区”