Flink CDC支持pyflink的datastream操作么?

是的，Flink Python API（PyFlink）提供了对DataStream API的支持。这意味着你可以在Python中使用PyFlink创建和处理DataStream。

以下是一个基本的示例，展示了如何在Python中使用PyFlink创建一个简单的WordCount Job：

from pyflink.common.serialization import SimpleStringEncoder
from pyflink.common.typeinfo import Types
from pyflink.execution_mode import RuntimeExecutionMode
from pyflink.streaming.api import Environment, StreamExecutionEnvironment
from pyflink.table.descriptors import SchemaDescriptor
from pyflink.table.sources import StreamTableSource

env = Environment.get_default_environment()
env.set_parallelism(1)
env.set_runtime_mode(RuntimeExecutionMode.BATCH)

exec_env = StreamExecutionEnvironment.create_local_environment(env)
exec_env.set_parallelism(1)

# Create a source table
source_dd = SchemaDescriptor.for_connector("kafka", "kafka")\
    .option("bootstrap.servers", "localhost:9092")\
    .option("group.id", "test")\
    .option("topic", "input")

source_dd.fd.processing_mode = "BATCH"
source_dd.fd.changelog_mode = "I,UA,UB,D"

source = StreamTableSource.for_record_stream_format(
    "MySource",
    SimpleStringEncoder(),
    source_dd
)

# Create a sink table
sink_dd = SchemaDescriptor.for_connector("print", "print")

sink = StreamTableSink.for_row_format(sink_dd)

# Create a job and execute it
exec_env.create_temporary_table("MySource", source)
exec_env.create_temporary_table("MySink", sink)

exec_env.execute("wordcount")

在这个示例中，我们首先创建了一个StreamExecutionEnvironment，然后定义了一个Kafka数据源和一个PrintSink。然后，我们创建了一个Job，并将数据源和接收器添加到Job中。最后，我们执行了这个Job。