Flink CDC里问下增量数据可以不写进kafka，直接写进下游数据库吗？

是的，Flink CDC可以将增量数据直接写入下游数据库。在Flink CDC中，可以通过实现DebeziumDeserializationSchema接口来自定义数据的反序列化逻辑，将数据转换为目标数据库所需的格式，然后使用insertInto()或upsertInto()等方法将数据插入到下游数据库中。

以下是一个示例代码：

public class MyDebeziumDeserializationSchema implements DeserializationSchema<Row> {
    private final RowTypeInfo rowTypeInfo;
    private final DebeziumDeserializationSchema delegate;

    public MyDebeziumDeserializationSchema(RowTypeInfo rowTypeInfo, DebeziumDeserializationSchema delegate) {
        this.rowTypeInfo = rowTypeInfo;
        this.delegate = delegate;
    }

    @Override
    public boolean isEndOfStream(Row nextElement) {
        return false; // 设置为false表示流不会结束
    }

    @Override
    public Row deserialize(byte[] message) throws IOException {
        return delegate.deserialize(message);
    }

    // 自定义数据转换逻辑，将数据转换为目标数据库所需的格式
    public Row convertToTargetDatabaseFormat(Row row) {
        // ...
        return row;
    }
}

然后，在Flink CDC Source中使用自定义的MyDebeziumDeserializationSchema：

FlinkCDCSource<Row> source = new FlinkCDCSource<>(...);
source.setDebeziumDeserializationSchema(new MyDebeziumDeserializationSchema(rowTypeInfo, new DebeziumDeserializationSchema()));
DataStream<Row> stream = env.addSource(source);

Flink CDC确实支持直接将增量数据写入下游数据库。Flink社区开发的flink-cdc-connectors组件，可以直接从MySQL、PostgreSQL等数据库读取全量数据和增量变更数据。这意味着在Flink作业中，可以实时感知到数据库中的变更，并对其进行相应的处理。

在具体操作中，你可以使用Flink CDC的增量快照功能来实时读取源表修改，然后在实时作业中进行一些计算和处理，最后将结果写入到下游数据仓库或其他数据库中。这种方式不仅缩短了数据链路，而且借助Flink优秀的管道能力和生态来完成之前的数据采集、计算和写入。

要注意的是，虽然Flink CDC可以提供这样的功能，但具体的实现方式可能会根据你的业务需求和系统环境有所不同。因此，你可能需要根据实际情况进行一些定制开发或调整配置。

可以。此回答来自钉群Flink CDC 社区。