我问一下，https://github.com/fsk119/flink-pageviews-dem

楼主你好，阿里云https://github.com/fsk119/flink-pageviews-demo ↗ 这个案例是一个Flink实时计算的示例，其主要功能是从Kafka消息队列中获取用户行为数据，然后根据用户行为进行实时计算，最后将计算结果输出到Elasticsearch中。

在该案例中，同时处理实时表和维度表的数据，可以使用Flink的Connect API实现两个流的同步处理。具体来说，可以使用Flink的DataStream API将实时表和维度表的数据流进行连接，然后使用Flink的KeyedStream API将数据按照指定的键进行分组，最后使用Flink的Window和Process API进行数据处理和计算。

在具体实现中，可以使用Flink的Table API或SQL API来进行数据处理和计算。例如，可以将实时表和维度表分别定义为Flink的Table，并使用Table API或SQL API进行关联和计算。在关联和计算过程中，可以使用Flink的StreamTableEnvironment来执行Table API或SQL查询，并将查询结果转换为DataStream进行输出。

需要注意的是，在处理实时表和维度表的数据流时，需要考虑数据的一致性和实时性。可以使用Flink的Checkpoint机制或者水印机制来实现容错性和数据时序性，以确保数据的正确性和实时性。

综上所述，可以使用Flink的Connect API和Table/SQL API来实现两个流同步处理数据，具体实现方法需要根据实际情况进行调整和优化。