同问，楼主实现了吗，可以用一个DatastreamSource通过正则匹配监听多个库吗

是的，Flink CDC 支持同时监听同一个实例下的多个库。您可以在 scan.incremental 参数中指定多个库和表，并使用多个 cdc_source 函数创建多个数据源。

以下是一个使用 scan.incremental 参数同时监听多个库和表的示例代码：

python
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from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment
from pyflink.table import EnvironmentSettings, TableEnvironment

from flinkcdc import cdc_source

env_settings = EnvironmentSettings.new_instance().in_streaming_mode().use_blink_planner().build()
env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
t_env = TableEnvironment.create(env_settings)

创建 Flink CDC 的数据源

source_ddl = """
CREATE TABLE my_source_table (
id INT,
name STRING,
age INT,
PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'mysql-cdc',
'hostname' = 'localhost',
'port' = '3306',
'username' = 'root',
'password' = 'password',
'scan.incremental' = 'database1:table1,database2:table2'
)
"""
source_table = t_env.sql_query(source_ddl)
source_stream_1 = cdc_source(source_table)

source_ddl = """
CREATE TABLE my_source_table (
id INT,
name STRING,
age INT,
PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'mysql-cdc',
'hostname' = 'localhost',
'port' = '3306',
'username' = 'root',
'password' = 'password',
'scan.incremental' = 'database3:table3,database4:table4'
)
"""
source_table = t_env.sql_query(source_ddl)
source_stream_2 = cdc_source(source_table)

将数据源连接起来

source_stream_1.union(source_stream_2) \
.key_by(lambda row: row.id) \
.map(...) \
.print()

env.execute("My CDC Job")
在上述示例中，scan.incremental 参数同时指定了多个库和表，用逗号分隔。您可以根据实际情况修改参数值，以匹配您的数据库配置。然后，使用多个 cdc_source 函数分别创建多个数据源，并将它们连接起来进行数据处理。

是的，Flink CDC 支持同时监听同一个实例下的多个库。您可以使用 DataStreamSource 方式来配置并同时监听多个实例和多个库。

要配置 Flink CDC 监听多个实例和多个库，可以按照以下步骤进行操作：

1. 创建 Flink 的 StreamExecutionEnvironment 对象：

   java    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();    

2. 创建 Flink 的 TableEnvironment 对象：

   java    EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().inStreamingMode().build();    StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);    

3. 针对每个实例和库，创建相应的 CDC 数据源并注册为表：

   ```java    // 实例1，库1    CDCSource.Builder sourceBuilder1 = CDCSource.builder()        .connector("oracle-cdc-connector")  // 设置连接器类型，如 Oracle CDC Connector        .option("hostname", "instance1-hostname")        .option("port", "instance1-port")        .option("database-name", "instance1-dbname")        .option("username", "instance1-username")        .option("password", "instance1-password");

   TableSource tableSource1 = sourceBuilder1.build();    tEnv.registerTableSource("cdc_table1", tableSource1);

   // 实例2，库2    CDCSource.Builder sourceBuilder2 = CDCSource.builder()        .connector("oracle-cdc-connector")  // 设置连接器类型，如 Oracle CDC Connector        .option("hostname", "instance2-hostname")        .option("port", "instance2-port")        .option("database-name", "instance2-dbname")        .option("username", "instance2-username")        .option("password", "instance2-password");

   TableSource tableSource2 = sourceBuilder2.build();    tEnv.registerTableSource("cdc_table2", tableSource2);    ```

   在上述代码中，您需要根据实际情况替换相应的连接器类型和连接参数。

4. 从注册的表创建 DataStream 对象：

   java    DataStream<Row> dataStream1 = tEnv.toAppendStream(tEnv.from("cdc_table1"), Row.class);    DataStream<Row> dataStream2 = tEnv.toAppendStream(tEnv.from("cdc_table2"), Row.class);    

   您可以进一步对这些 DataStream 进行处理、转换或写入其他 Sink。

通过以上步骤，您可以配置 Flink CDC 来同时监听多个实例下的多个库。每个实例和库都可以独立地配置其连接器类型和连接参数，并注册为相应的表。

肯定支持呀，DataStreamSource方式，库名.,库名.，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”