Flink CDC有几张大表是离线计算的，然后想要实时计算，这种有什么好的方案处理吗？

处理大量数据的实时多表JOIN和状态管理在Flink CDC中确实是一个挑战。以下是一些可能的解决方案和策略：

1. 流式处理与批处理结合：
   • 对于大表的离线计算部分，可以继续使用批处理框架（如Hadoop或Spark）进行预处理和聚合，生成中间结果存储在某种可查询的数据存储中（如HDFS、HBase或Cassandra）。
   • 实时部分则使用Flink CDC处理增量数据，并对这些增量数据进行JOIN操作。这样可以减少JOIN的数据量和状态大小。
2. 状态管理和分段JOIN：
   • 使用Flink的Managed State功能，如RocksDBStateBackend，它可以有效地管理大规模的状态数据。
   • 对于大表JOIN，考虑是否可以将JOIN操作分解为多个小的JOIN操作，每个JOIN只涉及一部分相关的字段或者键。这可以通过设计合理的数据模型和JOIN策略来实现。
3. 窗口JOIN：
   • 使用窗口JOIN而不是无界JOIN，可以控制JOIN的数据量和状态大小。例如，可以使用滑动窗口、 tumbling窗口或者会话窗口来进行JOIN操作。
4. 物化视图：
   • 如果JOIN的结果是固定的或者变化不频繁，可以考虑在数据库层面上创建物化视图，然后通过Flink CDC读取物化视图的变更事件，从而减少JOIN的复杂性和状态管理的需求。
5. 数据分区和并行JOIN：
   • 对JOIN的键进行哈希分区，使得相同键的事件被发送到同一个并行任务上进行JOIN，这样可以减少状态的大小并提高JOIN的效率。
6. 动态表和物化视图：
   • 利用Flink的Dynamic Table API和物化视图功能，可以更灵活地处理JOIN和字段增删问题。当源表结构发生变化时，物化视图可以自动更新其定义。
7. 数据倾斜处理：
   • 如果JOIN过程中存在数据倾斜问题，可以尝试重新设计数据分布或者使用自定义的JoinFunction来处理倾斜键。
8. 定期全量同步：
   • 对于JOIN操作特别复杂或者状态管理非常困难的情况，可以考虑定期进行全量数据同步，然后在一定时间内只处理增量数据。