如果你需要启动多个jar包来监听同一个数据库的binlog，并做不同的业务处理，你可以按照以下步骤进行配置：
- 在每个jar包中添加Flink CDC Connector依赖。例如，在pom.xml文件中添加如下依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-debezium_2.11</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
其中，${flink.version}是Flink的版本号。
- 在每个jar包中配置Flink CDC Connector参数。你需要指定要监听的数据库连接信息、要捕获的表名和过滤条件等参数。例如，在application.properties文件中添加如下配置：
# 数据库连接信息
db.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai
db.user=root
db.password=123456
# Flink CDC Connector参数
table.name=my_table
startup.mode=latest-offset
topic.prefix=my_topic
其中，db.url是数据库连接地址，db.user和db.password分别是数据库用户名和密码，table.name是要监听的表名，startup.mode是启动模式（可选值为earliest-offset或latest-offset），topic.prefix是生成的Kafka主题的前缀。
- 在每个jar包中编写业务逻辑代码。你可以根据不同的业务需求编写不同的代码逻辑，并将结果输出到Kafka或其他消息队列中。例如，在Main类中添加如下代码：
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建Flink流执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 创建Flink CDC Source
FlinkCDCSource<RowData> source = new FlinkCDCSource<>(...); // 省略构造函数参数
// 将数据流转换为Java对象流，并进行业务处理
DataStream<MyBusinessObject> businessStream = source.getOutput().map(new MyMapFunction());
// 将结果输出到Kafka或其他消息队列中
businessStream.addSink(...); // 省略Sink实现类和参数
// 执行Flink作业
env.execute("My Flink CDC Job");
}
其中，MyBusinessObject是你的业务对象类型，MyMapFunction是你的业务处理函数。你需要根据实际情况编写相应的代码逻辑。
