请问下，flinksql读取hive历史数据（十几亿）同步到Oracle中，感觉比较慢，有哪里可以？

如果您在使用 Flink SQL 将 Hive 历史数据（十几亿）同步到 Oracle 中感觉速度比较慢，可以考虑以下优化方案：

1. 数据分区：对于 Hive 中的数据，可以按照某个字段进行分区。通过在 Flink SQL 中指定需要读取的分区，可以减少读取数据的量，提高读取速度。

2. 并行读取：在读取 Hive 中的数据时，可以使用 Flink 的并行读取功能。将数据分成多个分片并行读取，以充分利用集群资源，提高读取速度。

3. 批量写入：在将数据同步到 Oracle 中时，可以采用批量写入的方式。将多条数据一次性写入 Oracle，以减少写入操作的次数，提高写入速度。

4. 调整并行度：根据集群资源和数据量大小等因素，调整 Flink 任务的并行度。合理配置并行度可以充分利用集群资源，提高任务执行效率。

5. 使用异步 IO：在将数据写入 Oracle 中时，可以考虑使用异步 IO 的方式。将写入操作异步化，以提高写入速度。

6. 配置硬件资源：确保集群中的硬件资源足够满足处理大规模数据的需求。例如，增加计算节点、调整内存配置等。

请注意，在进行优化时，需要综合考虑数据量、集群资源以及任务的执行时间等因素。同时，根据具体情况可能还需要进行更详细的性能分析和调优。

另外，如果您对同步速度有更高的要求，可以考虑使用专门的数据传输工具（如Sqoop或Flume）来将 Hive 数据直接导入到 Oracle 中。这些工具针对大规模数据传输进行了优化，可能会比 Flink SQL 更快速地完成数据同步。

在 Flink SQL 中读取 Hive 历史数据（十几亿）然后同步到 Oracle 中，如果数据量较大，确实可能会比较慢。为了提高同步速度，可以考虑以下几个方面：
数据分区：对于 Hive 中的数据，可以按照某个字段进行分区，将数据划分到多个文件中。在读取数据时，可以指定需要读取的分区，以减少读取数据的量，提高读取速度。
并行读取：在读取 Hive 中的数据时，可以使用 Flink 的并行读取功能，将数据分成多个分片并行读取，以提高读取速度。
批量写入：在将数据同步到 Oracle 中时，可以采用批量写入的方式，将多条数据一次性写入 Oracle，以减少写入操作的次数，提高写入速度。
调整并行度：根据集群资源和数据量大小等因素，调整 Flink 任务的并行度，以充分利用集群资源，提高任务执行效率。
使用异步 IO：在将数据写入 Oracle 中时，可以考虑使用异步 IO 的方式，将写入操作异步化，以提高写入速度。

配置批量入库，我感觉还挺快的，估计是数据量太大了
，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”