Flink CDC 在外部查询某个 job 中的表数据，可以通过以下步骤实现：
首先，需要确定该 job 中表的输出位置。Flink CDC 将采集到的数据写入到指定的 sink 中，例如 Kafka、Pulsar、Elasticsearch 等。因此，你需要知道该 job 中表的 sink 类型和地址信息。
然后，可以使用 Flink SQL Client 或者 Flink Table API 来查询该表中的数据。具体来说，你需要连接到该 sink 对应的存储系统中，然后使用相应的查询语句或 API 来获取数据。
如果该 sink 是 Kafka，你可以使用 Kafka Connector 来查询数据。Kafka Connector 提供了多种语言的客户端库，例如 Java、Scala、Python 等，你可以根据自己的需求选择合适的客户端库来查询数据。
如果该 sink 是 Pulsar，你可以使用 Pulsar Client 来查询数据。Pulsar Client 提供了多种语言的客户端库，例如 Java、Go、Python 等，你可以根据自己的需求选择合适的客户端库来查询数据。
如果该 sink 是 Elasticsearch，你可以使用 Elasticsearch Client 来查询数据。Elasticsearch Client 提供了多种语言的客户端库，例如 Java、Python、RESTful API 等，你可以根据自己的需求选择合适的客户端库来查询数据。
需要注意的是，不同的 sink 类型和地址信息可能会对查询方式和代码实现产生一定的影响，因此在实际操作时需要根据具体情况进行调整和优化。
Flink CDC支持全增量一体化同步，可以为用户提供实时一致性快照。在处理一张包含历史全量数据以及新增实时变更数据的表时，Flink CDC会先同步全量历史数据，然后不断地抓取并消费Binlog日志文件中的增量数据。这种全增量一体化的同步方式既可以保证数据的完整性，又能够实现实时变更数据的捕获。
对于双向同步的需求，Flink CDC同样可以实现。在源数据库和目标数据库双向同步的场景中，应用层可以进行双写操作。即先通过Flink CDC将源数据库的变更数据同步至消息队列（如Kafka），然后再由另一个消费应用程序将这些变更数据写入到目标数据库中。这种方式既保证了数据的一致性，又能应对复杂的业务场景。不过需要注意的是，双向同步可能会增加数据处理的复杂性和延迟，因此在实施时需要根据具体的业务需求进行评估和测试。
