Flink CDC有没有类似canal的实例？

flink cdc source 的入参，你可以去看看，应该可以是个list ，正则不确定能用，你可以去看看 源码的参数，
这是个list，传数组的，.databaseList("yourDatabaseName") // set captured database, If you need to synchronize the whole database, Please set tableList to ".*".在过滤一下你要的数据库 ，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”

可以用的元数据如下：

例子：

CREATE TABLE KafkaTable (
  origin_database STRING METADATA FROM 'value.database' VIRTUAL,
  origin_table STRING METADATA FROM 'value.table' VIRTUAL,
  origin_sql_type MAP<STRING, INT> METADATA FROM 'value.sql-type' VIRTUAL,
  origin_pk_names ARRAY<STRING> METADATA FROM 'value.pk-names' VIRTUAL,
  origin_ts TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'value.ingestion-timestamp' VIRTUAL,
  user_id BIGINT,
  item_id BIGINT,
  behavior STRING
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'user_behavior',
  'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
  'properties.group.id' = 'testGroup',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
  'value.format' = 'canal-json'
);

——参考来源于Flink官方文档。

是的，Flink CDC有一个类似于Canal的实例，叫做Debezium。Debezium是一个开源的分布式流处理框架，它可以与MySQL、PostgreSQL等数据库进行实时数据同步。在Debezium中，你可以配置监控哪些库、哪些表，包括黑名单和白名单。

要使用Debezium，你需要按照以下步骤操作：

1. 添加Debezium依赖到你的项目中。如果你使用的是Maven，可以在pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>io.debezium</groupId>
    <artifactId>debezium-connector-mysql</artifactId>
    <version>1.7.2.Final</version>
</dependency>

1. 创建一个Debezium连接器的配置类，用于定义需要监控的库、表以及黑名单和白名单。例如：

import io.debezium.config.Configuration;
import io.debezium.relational.TableId;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class DebeziumMySqlConfig {

    public static Configuration config() {
        Map<String, String> properties = new HashMap<>();
        properties.put("name", "inventory");
        properties.put("database.hostname", "localhost");
        properties.put("database.port", "3306");
        properties.put("database.user", "root");
        properties.put("database.password", "password");
        properties.put("database.server.id", "184054");
        properties.put("database.server.name", "dbserver1");
        properties.put("include.schema.changes", "true");
        properties.put("table.include.list", "inventory.orders");
        properties.put("table.blacklist", "inventory.customers");
        properties.put("table.whitelist", "inventory.products");

        return Configuration.create(properties);
    }
}

在这个例子中，我们监控名为"inventory"的库，只包含名为"orders"的表，同时排除名为"customers"的表，只包含名为"products"的表。

1. 使用Debezium连接器启动Flink CDC任务。例如：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.JSONKeyValueSerializationSchema;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.KeyedSerializationSchema;
import io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector;
import io.debezium.connector.mysql.MySqlConnectionFactory;
import io.debezium.relational.TableId;
import io.debezium.schema.SchemaChangeEvent;

import java.util.Properties;

public class FlinkDebeziumMySqlExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        Properties properties = new Properties();
        properties.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        properties.put("group.id", "flink-debezium-mysql-example");

        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
                "inventory-changes",
                new SimpleStringSchema(),
                properties);

        env.addSource(kafkaConsumer)
                .map(new JSONKeyValueSerializationSchema())
                .keyBy((KeyedSerializationSchema.SerializationSchema<SchemaChangeEvent<TableId, ?>>) event -> event.key().toJson())
                .process(new MySqlProcessor());

        env.execute("Flink Debezium MySQL Example");
    }
}

在这个例子中，我们使用Debezium连接器从Kafka中消费MySQL的数据变化事件，并将其传递给自定义的MySqlProcessor进行处理。

Flink CDC 没有类似 Canal 的实例，但是可以通过 Flink CDC 的 Source Function 和 Sink Function 来实现自定义的数据同步逻辑。

具体来说，你可以编写一个自定义的 Source Function，用于从指定的数据库中读取数据变更信息，并将其转换为 Flink 数据流。然后，你可以编写一个自定义的 Sink Function，用于将数据流写入到指定的存储系统中。在这两个函数中，你可以根据需要配置监控哪些库、哪些表以及黑名单、白名单等信息。

需要注意的是，自定义的 Source Function 和 Sink Function 需要满足一定的接口规范，并且需要进行相应的测试和验证，以确保其稳定性和可靠性。