Flink CDC有没有mysql_to_mysql多表实时同步的案例呀？

Flink CDC有MySQL到MySQL多表实时同步的案例。例如，可以使用Flink CDC从MySQL源数据库中捕获增量数据，并将其实时写入到目标MySQL数据库中，实现多表实时同步。

阿里云 Flink CDC 可以用于实现 MySQL 到 MySQL 的多表实时同步。以下是一个简单的示例：

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.DataTypes;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.descriptors.Schema;
import org.apache.flink.table.descriptors.ConnectorDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.FormatDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.Json;
import org.apache.flink.table.descriptors.Kafka;
import org.apache.flink.table.descriptors.Rowtime;
import org.apache.flink.table.descriptors.Schema;
import org.apache.flink.table.descriptors.SqlValidatorConfig;
import org.apache.flink.table.descriptors.StreamTableDescriptor;

public class MySQLToMySQLSyncExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建 Execution Environment
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
        StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);

        // 定义源表和目标表的连接器描述符
        ConnectorDescriptor sourceConnector = new Kafka()
            .version("universal")
            .topic("source-topic")
            .property("bootstrap.servers", "kafka-broker:9092")
            .property("group.id", "source-group")
            .startFromEarliest();

        ConnectorDescriptor sinkConnector = new Kafka()
            .version("universal")
            .topic("sink-topic")
            .property("bootstrap.servers", "kafka-broker:9092")
            .property("group.id", "sink-group");

        // 定义源表和目标表的格式化器描述符
        FormatDescriptor sourceFormat = new Json().failOnMissingField(true);

        FormatDescriptor sinkFormat = new Json().deriveSchema();

        // 定义源表和目标表的 Schema
        Schema sourceSchema = new Schema()
            .field("id", DataTypes.INT())
            .field("name", DataTypes.STRING());

        Schema sinkSchema = new Schema()
            .field("id", DataTypes.INT())
            .field("name", DataTypes.STRING());

        // 创建源表和目标表
        StreamTableDescriptor sourceTable = tEnv.connect(sourceConnector).withFormat(sourceFormat).withSchema(sourceSchema);
        StreamTableDescriptor sinkTable = tEnv.connect(sinkConnector).withFormat(sinkFormat).withSchema(sinkSchema);

        // 将源表和目标表注册到 TableEnvironment
        tEnv.registerTableSource("source_table", sourceTable);
        tEnv.registerTableSink("sink_table", sinkTable);

        // 定义查询
        Table result = tEnv.sqlQuery("SELECT * FROM source_table");

        // 执行查询并写入目标表
        tEnv.insertInto("sink_table", result);

        // 提交作业并执行
        env.execute("MySQL CDC Sync Job");
    }
}

在上述示例中，我们使用了 Flink Table API 和 Flink SQL 来定义源表和目标表，并将源表数据实时同步到目标表。你需要根据实际情况替换连接器描述符中的连接信息、主题名称等内容。