请问flink cdc中独立项目集成flink jar 部署,多实例时,如何解决监听Mysql？

在 Flink CDC 中，如果需要在独立项目中集成 Flink Jar 并部署多个实例，可以使用以下方法来解决监听 MySQL 的问题：
启动多个 Flink Job
在独立项目中，可以使用 Flink 的 JobClient API 启动多个 Flink Job，每个 Job 监听 MySQL 的一个数据库实例。例如，可以编写一个启动脚本，按照不同的参数启动不同的 Job，例如：
bash
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$ flink run -c com.example.job.MyJob1 /path/to/my-job.jar --db-host=localhost --db-port=3306 --db-name=db1
$ flink run -c com.example.job.MyJob2 /path/to/my-job.jar --db-host=localhost --db-port=3306 --db-name=db2
在这个例子中，使用不同的参数启动两个 Flink Job，分别监听 MySQL 的 db1 和 db2 数据库实例。
使用 FlinkKafkaConsumer
在独立项目中，可以使用 FlinkKafkaConsumer 作为数据源，将 MySQL 数据库的 binlog 数据写入 Kafka，再使用 FlinkCDC 对 Kafka 中的数据进行消费和处理。这样可以将 MySQL 数据库和 Flink Job 进行解耦，使得多个 Flink Job 可以共享 Kafka 中的数据。例如：
java
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FlinkKafkaConsumer kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("my-topic", new SimpleStringSchema(), props);
DataStream kafkaStream = env.addSource(kafkaConsumer);

TableSchema schema = new TableSchema(new String[]{"id", "name", "age"}, new TypeInformation[]{Types.INT(), Types.STRING(), Types.INT()});
CDCSource cdcSource = MySQLSource.builder()
.hostname("localhost")
.port(3306)
.databaseList("my_db")
.tableList("my_table")
.username("root")
.password("123456")
.deserializer(new MyRecordDeserializationSchema(schema))
.build();
DataStreamSource mysqlStream = env.addSource(cdcSource);

Table mysqlTable = tableEnv.fromDataStream(mysqlStream, "id, name, age");
Table kafkaTable = tableEnv.fromDataStream(kafkaStream, "id, name, age, ts.rowtime");
Table resultTable = mysqlTable.union(kafkaTable).window(Tumble.over("10.seconds").on("ts").as("w")).groupBy("w").select("sum(age)");

DataStream resultStream = tableEnv.toDataStream(resultTable, Result.class);
在这个例子中，使用 FlinkKafkaConsumer 从 Kafka 中读取数据，使用 FlinkCDC 从

伪装成子节点，是会收到的，你可以整库同步到kafka，然后消费kafka的binlog按照同一个group-id消费数据，就不会重复了，这样也会减轻mysql的压力。datastream，这是开发方式，你不是集成了spring吗，直接写java代码。
此回答整理至钉群“Flink CDC 社区”。