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可以的，Flink CDC Table API 支持在一个应用程序中同时一对一同步多对表。这意味着您可以在单个Flink作业中配置多个数据流，每个数据流负责同步MySQL的一个源表到另一个MySQL数据库的对应目标表。

为了实现这一需求，您需要进行以下关键步骤：

1. 环境与依赖准备：确保您的Flink版本支持CDC功能，并且添加了相应的MySQL CDC connector依赖。

2. 定义Source和Sink表：在Flink程序中，为每个需要同步的表定义一个Source表（表示MySQL源数据库中的表）和一个Sink表（表示目标MySQL数据库中的表）。使用tableList参数精确指定要同步的表名，格式应包含数据库名，例如yourDatabaseName.yourTableName。

3. 配置同步策略：根据业务需求配置是全量同步还是增量同步。Flink CDC支持自动捕获DDL事件，因此表结构变更也能被实时同步。

4. 编写并提交Flink作业：在代码中组合所有表的同步逻辑，可以利用Statement Set特性来优化资源使用，复用Source节点读取多表数据，减少数据库连接数和读取压力，尤其是对于MySQL CDC场景非常有效。

5. 启动与监控：启动Flink作业后，通过Flink的监控界面或日志密切关注作业运行状态，确保所有表的数据同步任务均正常执行。

6. 注意事项：

   • 确保MySQL源数据库开启了Binlog，并正确配置了Binlog_Ignore_DB和Binlog_Do_DB，避免因过滤设置导致某些表的Binlog事件未被捕获。
   • 在配置同步时，留意不同表之间的并发度和资源分配，以平衡性能和资源消耗。
   • 对于表结构变更频繁的场景，验证Flink是否能准确无误地将变更同步到目标数据库。

综上所述，通过合理配置Flink CDC Table API，完全能够实现在单一应用程序内一对多地同步MySQL数据库表。