请问Flink CDC任务结束后 回调处理怎么弄呢?

在 Flink CDC 任务结束后，您可以使用 ProcessFunction 或 DataStream API在 Flink CDC 任务结束后，您可以使用ProcessFunction或DataStream API中的addSink` 方法添加一个回调处理。以下是两种方法的示例：

1. 使用 ProcessFunction

首先，创建一个继承自 ProcessFunction 的类，并重写 processElement、onTimer 和 close 方法。在 processElement 方法中处理数据流中的元素，在 onTimer 方法中设置回调逻辑，最后在 close 方法中执行清理操作。

import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class MyProcessFunction extends KeyedProcessFunction<String, String, String> {
    @Override
    public void processElement(String value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
        // 处理数据流中的元素
        out.collect(value);
    }

    @Override
    public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
        // 设置回调逻辑
        System.out.println("Flink CDC任务结束，执行回调处理");
    }

    @Override
    public void close() throws Exception {
        // 执行清理操作
        System.out.println("关闭资源");
    }
}

然后，将创建的 MyProcessFunction 添加到您的 Flink CDC 任务中。例如，如果您使用的是 DataStream API，可以这样做：

```java
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.CoMapFunction;