在Flink CDC项目中，我正在使用Flink PostgreSQL CDC功能是否支持断点续传？

Flink CDC中的PostgreSQL CDC支持断点续传。

在Flink CDC中，可以通过设置scan.startup.mode参数来控制数据同步的起始位置。如果将该参数设置为latest-offset，则从最新的偏移量开始同步数据；如果将其设置为0，则从头开始同步数据。

要实现断点续传，可以将scan.startup.mode参数设置为0，然后使用Flink的检查点机制来保存同步进度。当任务失败或重启时，可以从上次的检查点恢复同步进度，并继续从上次的偏移量开始同步数据。

以下是一个简单的示例代码，演示了如何在Flink中使用PostgreSQL CDC进行断点续传：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.DataTypes;
import org.apache.flink.table.api.Schema;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.PostgreSQL;
import org.apache.flink.table.descriptors.Schema;

public class FlinkCDCDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

        // 配置PostgreSQL CDC连接器
        PostgreSQL postgres = new PostgreSQL()
            .hostname("localhost")
            .port(5432)
            .database("mydb")
            .username("myuser")
            .password("mypassword");

        // 定义表结构
        Schema schema = new Schema()
            .field("id", DataTypes.INT())
            .field("name", DataTypes.STRING());

        // 注册PostgreSQL CDC源表
        tableEnv.connect(postgres)
            .withSchema(schema)
            .withScanStartupMode(ScanStartupMode.EARLIEST_OFFSET) // 设置为从最早的偏移量开始同步数据
            .inAppendMode() // 以追加模式写入结果表
            .registerTableSource("source_table");

        // 创建结果表
        tableEnv.connect(new StreamTableDescriptor("result_table", ...)) // 替换为实际的结果表描述符
            .withSchema(schema)
            .inAppendMode()
            .registerTableSink("result_table");

        // 执行查询并将结果写入结果表
        Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT * FROM source_table");
        tableEnv.toAppendStream(result, Row.class).print(); // 打印结果到控制台，可以替换为其他输出方式

        // 执行作业
        env.execute("Flink CDC Demo");
    }
}

上述代码中，通过设置ScanStartupMode为EARLIEST_OFFSET，可以实现从最早的偏移量开始同步数据。同时，可以使用Flink的检查点机制来保存同步进度，并在任务失败或重启时从上次的检查点恢复同步进度。

增量快照都支持。按照官网文档
https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/release-3.0/content/connectors/postgres-cdc.html
。应该是兼容的吧。此回答来自钉群Flink CDC 社区。