Flink CDC中operator如何设置自动清理旧的checkpoint数据呢？

在Flink CDC中，可以通过配置文件或程序内设置来自动清理旧的checkpoint数据。

首先，可以在Flink的配置文件conf/flink-conf.yaml中设置保留checkpoint的数量。例如，要保留最近的10个checkpoint，可以添加配置state.checkpoints.num-retained: 10。其次，在Flink程序中，可以使用CheckpointConfig类来设置checkpoint的保留策略。例如，通过checkPointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE)和checkPointConfig.setCheckpointTimeout(1 * 60 * 1000)等方法来配置checkpoint的模式和超时时间。此外，还可以选择在作业取消时是否保留外部保存的checkpoint信息，这可以通过设置env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints()来实现，并选择DELETE_ON_CANCELLATION或RETAIN_ON_CANCELLATION策略。

至于Streampark的稳定性问题，根据社区反馈和企业实践，Streampark在稳定性和可用性方面已经得到了验证。

它支持最新的Flink版本，并且在多个版本的Flink上都进行了完整的支持和大量测试，以确保其稳定性和生产可用性。Streampark还通过规范项目配置、鼓励函数式编程等方式降低了学习成本和开发门槛，使得开发者能够更专注于核心业务逻辑。

综上所述，Flink CDC中的operator可以通过配置文件或程序内设置来自动清理旧的checkpoint数据，而Streampark作为一个流处理平台，其稳定性和功能齐全性已经在实践中得到了验证，可以作为企业级应用的选择。

关于Flink CDC中自动清理旧的checkpoint数据，Flink提供了Checkpoint清理机制。可以在Flink作业的Checkpoint配置中设置状态backend的保留策略，例如设置 checkpoint.expiration.duration 参数，指定checkpoint的有效期。StreamPArk作为阿里巴巴开源的Flink管理平台，可以帮助您更方便地管理作业和配置，其稳定性已在生产环境中得到验证。但具体选择仍需结合您的实际需求和团队技术栈来决定。

在Apache Flink中，包括Flink CDC应用在内的所有作业的checkpoint清理策略是通过Flink集群级别的配置来管理的。要设置自动清理旧的checkpoint数据，可以编辑Flink的全局配置文件（通常是flink-conf.yaml），调整以下配置项：

# 设置保留的checkpoint个数，仅保留最新的几个checkpoint
state.checkpoints.num-retained: 3

上述配置意味着Flink会自动保留最近的3个checkpoint，并在创建新checkpoint时删除旧的checkpoint。

对于状态数据非常大的情况，确保合理的checkpoint保留策略和定期清理是非常重要的，以避免存储空间被过度占用。