这种情况 flink cdc3.0支持吗？

相同主键直接4个cdc ，不要join，需要找一个支持部分列更新的数据库按照pk写进去就行，然后再cdc这个打宽表。不同主键那不如直接写到，holo、doris，starorcks，直接join查，3.0支持整库同步后，一个任务就解决了数据传输和实时性。此回答来自钉群Flink CDC 社区。

Flink CDC 3.0 支持多表 join，但有一些限制和注意事项需要遵守。具体如下：

1. 维表JOIN：Flink CDC 3.0允许你将源表与一个或多个维表进行join操作。这通常用于丰富源表中的数据，例如通过连接一个时间维度表来添加时间相关的信息。维表支持INNER JOIN和LEFT JOIN操作。
2. 维表的限制：需要注意的是，维表的JOIN操作仅支持对当前时刻维表快照的关联，不支持RIGHT JOIN或FULL JOIN。这意味着你不能期望在处理变化流时，维表能够实时更新其状态。
3. 主键不同的表合并：如果关联的字段是主键但不相同，你需要在join操作之前对这些字段进行映射或转换，以确保它们具有相同的数据类型和格式。这可以通过Flink的内置函数或自定义逻辑来实现。
4. 字段不同的表合并：对于字段不同的表合并成一张大宽表的情况，你需要定义一个模式来统一不同表的字段。这可能涉及到字段的选择、重命名、类型转换等操作。
5. 相同主键的处理：如果有相同的主键，你可以使用这些主键作为连接条件来合并表。在Flink中，可以使用join或coGroup等操作来根据主键将不同的表连接起来。
6. 动态同步表结构：Flink CDC还支持动态同步表结构的变化，这意味着你可以在源表结构发生变化时，将这些变化实时反映到目标系统中。
7. 实时一致性快照：Flink CDC的核心是支持将表中的全量数据和增量数据做实时一致性的同步与加工，让用户可以方便地获取每张表的实时一致性快照。

综上所述，Flink CDC 3.0确实支持多张表的join操作，包括left join，但是在某些类型的join（如right join和full join）以及维表的实时更新方面存在限制。在实际操作中，需要注意处理主键不一致和字段差异的问题，以及利用Flink CDC的特性来实现动态同步和实时一致性快照。

Flink CDC 3.0 在 join 能力上有所增强，支持多流 join 和 temporal join，但针对您描述的场景，每张表的变化都需要关联其他表的历史数据以构建大宽表，并且主键不完全相同的情况，需要通过编写自定义的 join 算子或逻辑来处理，原生 CDC 连接器可能无法直接满足此需求。