Flink CDC中如果其他的表用了jdbc，那后面这些其他表有更新，能同步过来吗？

在 Flink CDC 中，如果其他的表使用了 JDBC 连接器进行读取，并且这些表有更新，是可以实时同步到 Flink 中的。Flink 提供了多种连接器和源来与不同类型的数据源进行交互，包括 JDBC 连接器。

当其他表发生更新时（如插入、更新或删除操作），Flink 可以通过定期或实时查询数据库来获取最新的数据变更，并将其作为流数据传输到 Flink 任务中进行处理。你可以使用 Flink 的 JDBC 连接器和相应的查询语句来配置并监控这些表的变化。

以下是一些在 Flink 中与其他表进行实时同步的常见方法：

1. 使用 JDBC 连接器：使用 Flink 的 JDBC 连接器来连接其他表，配置相应的 JDBC URL、用户名、密码等信息，并编写查询语句来读取数据。然后，通过适当的窗口操作和处理逻辑，将这些数据与其他数据流进行关联和计算。

2. 使用 CDC 连接器：对于支持 Change Data Capture（CDC）的数据库，可以使用 Flink 的 CDC 连接器来捕获数据库的变更事件，并将这些变更事件流转发到 Flink 中进行处理。这样，无论其他表是通过 JDBC 还是 CDC 连接器进行更新，都可以实时同步到 Flink 中。

需要注意的是，具体的实现方式取决于数据库的类型、版本和支持的功能。不同的数据库可能具有不同的 CDC 实现方式或支持的功能。你需要根据所使用的数据库和 Flink 版本，查阅相应的文档，并了解其支持的特性和限制。

希望这个解答能够回答你的问题！如果还有其他疑问，请随时提问。

Flink CDC可以捕获数据库中的变化并将其转换为数据流，您可以将这些数据流与其他表的数据流进行Join操作，从而实现对其他表的同步更新。
具体来说，您可以使用Flink的JDBC Connector将其他表的数据流读取到Flink中，然后将其与CDC捕获的数据流进行Join操作。在Join操作中，您可以指定Join条件，从而将两个数据流中的数据进行匹配。当其他表中的数据发生更新时，JDBC Connector将会重新读取数据并将其发送到Flink中，Flink则会自动将更新的数据与CDC捕获的数据流进行Join操作，从而实现实时同步。
以下是一个示例代码，演示了如何使用Flink JDBC Connector将其他表的数据流与CDC捕获的数据流进行Join操作：
java
Copy
// 创建CDC数据流
DataStreamSource cdcStream = env.addSource(new FlinkCDCSourceFunction(
"mysql-cdc",
MySQLSource.builder()
.hostname("localhost")
.port(3306)
.databaseList("db1")
.tableList("table1")
.username("root")
.password("root")
.deserializer(new StringDebeziumDeserializationSchema())
.build()
));

// 创建JDBC数据流
JDBCInputFormat jdbcInputFormat = JDBCInputFormat.buildJDBCInputFormat()
.setDrivername("com.mysql.jdbc.Driver")
.setDBUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/db2")
.setUsername("root")
.setPassword("root")
.setQuery("SELECT * FROM table2")
.setRowTypeInfo(new RowTypeInfo(TypeInformation.of(Integer.class), TypeInformation.of(String.class)))
.finish();
DataStreamSource jdbcStream = env.createInput(jdbcInputFormat);

// 将CDC数据流和JDBC数据流进行Join操作
DataStream joinedStream = cdcStream
.keyBy(new KeySelector() {
@Override
public Integer getKey(String value) throws Exception {
// 根据CDC数据流中的key进行分组
return Integer.parseInt(value.split(":")[0]);
}
})
.connect(jdbcStream.keyBy(new KeySelector() {
@Override
public Integer getKey(Row value) throws Exception {
// 根据JDBC数据流中的key进行分组
return (Integer) value.getField(0);
}
}))
.flatMap(new CoFlatMapFunction() {
private MapState state;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        // 在open方法中创建MapState，用于保存JDBC数据流中的数据
        MapStateDescriptor<Integer, String> descriptor = new MapStateDescriptor<>("jdbc_data", TypeInformation.of(Integer.class), TypeInformation.of(String.class));
        state = getRuntimeContext().getMapState(descriptor);
    }

    @Override
    public void flatMap1(String value, Collector<String> out) throws Exception {
        // 处理CDC数据流
        int key = Integer.parseInt(value.split(":")[0]);
        String data = value.split(":")[1];
        String jdbcData = state.get(key);
        if (jdbcData != null) {
            out.collect(key + ":" + data + ":" + jdbcData);
        }
    }

    @Override
    public void flatMap2(Row value, Collector<String> out) throws Exception {
        // 处理JDBC数据流
        int key = (Integer) value.getField(0);
        String data = (String) value.getField(1);
        state.put(key, data);
    }
});

在上述示例中，使用Flink JDBC Connector将table2表中的数据流读取到Flink中，然后与CDC捕获的table1表数据流进行Join操作。在Join操作中，使用connect方法将两个数据流连接起来，然后使用flatMap方法进行Join操作。在flatMap方法中，使用MapState保存JDBC数据流中的数据，当CDC数据流中的数据和JDBC数据流中的数据进行匹配时，输出Join后的结果

"回答1：对的，维表更新不会更新之前取走的数据。
此回答整理至钉群“Flink CDC 社区”。"