Flink CDC里datastream flinkcdc tidb的多表数据同步怎么配置？

Flink CDC 支持多表数据同步，但关于整库同步能力的信息尚不明确。

首先，Flink CDC 是一个基于数据库日志 CDC（Change Data Capture）技术的实时数据集成框架，它具备全增量一体化、无锁读取、并行读取、表结构变更自动同步等高级特性。这些特性使得 Flink CDC 能够有效地实现多表数据的同步。具体到 TiDB 的数据同步，可以通过以下两种方式进行配置：

• DataStream 模式：在 DataStream 模式下，可以使用 TableFunction 将多个表的数据流合并为一个数据流，然后使用 DataStreamSink 将数据流写入目标表。
• Flink SQL 模式：在 Flink SQL 模式下，可以使用 INSERT INTO 语句将多个表的数据插入到一个目标表中。

其次，至于 Flink CDC 是否支持 TiDB-HUDI 的整库同步，目前没有明确的信息表明 Flink CDC 直接支持整库同步。但是，Flink CDC 社区正在努力降低 CDC 数据入湖入仓的门槛，并解决整库同步、表结构变更同步等痛点。因此，如果您需要实现整库同步，建议关注 Flink CDC 的最新动态和版本更新，以获取更详细的信息和可能的解决方案。

综上所述，Flink CDC 提供了灵活的数据同步配置方式，适用于多表数据同步的场景。对于整库同步的需求，可能需要进一步探索和社区的支持。

不支持。此回答来自钉群Flink CDC 社区。

Apache Flink CDC (Continuous Data Capture) 提供了从多种数据库捕获变更数据的能力，包括支持 TiDB。要实现 TiDB 到其他系统的多表数据同步，可以按照以下步骤配置：

1. 配置 TiDB 作为数据源：

   • 使用 debezium-tidb-connector 连接器从 TiDB 实例获取 CDC 数据流。确保 TiDB 版本支持Debezium，并且在 TiDB 中开启 binlog。

2. 创建 DataStream 程序：

   • 使用 Flink CDC 客户端创建一个 DataStream 程序，连接到 TiDB 数据源，捕获多个表的变更事件。

   // 示例 Java 代码片段
   StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
   TableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
   
   Properties dbzProps = new Properties();
   dbzProps.setProperty("connector", "tidb");
   dbzProps.setProperty("hostname", "tidb-server-host");
   dbzProps.setProperty("port", "4000");
   // 其他必要的连接属性...
   
   // 指定要捕获变更的表列表
   String[] tables = new String[]{"database1.table1", "database2.table2"};
   
   for (String table : tables) {
       tableEnv.executeSql(
           "CREATE TABLE debezium_" + table +
               " WITH ('connector' = 'debezium-tidb', " +
               "'properties.bootstrap.servers' = 'kafka-bootstrap-servers', " +
               "'database.dbname' = '" + table.split("\\.")[0] + "', " +
               "'table.whitelist' = '" + table + "') " +
               "LIKE " + table);
   }
   
   // 然后可以对这些表的CDC流进行转换和sink操作
   

3. 将同步至 Hudi：

   • 至于将 CDC 数据同步到 Hudi，Flink CDC 目前尚未直接内置对 Hudi 的支持，但可以通过自定义的 Flink sink 实现 Hudi 的写入。你需要实现一个自定义的 SinkFunction 或者使用社区提供的第三方组件（如果有的话），将 Flink DataStream 转换并写入 Hudi。

   • 通常情况下，为了将 CDC 数据写入 Hudi，需要处理 CDC 事件格式，将其转换为 Hudi 接受的格式，并调用 Hudi 的 API 进行 Upsert/Delete 操作。

4. 整库同步：

   • 对于整库同步，可以遍历 TiDB 中的所有表，并分别创建相应的 Flink CDC 表，然后针对每个表的 CDC 流分别进行处理和sink到目标系统（如Hudi）。