问下mysql-cdc到hive能实现无界流吗 我用mysql-cdc 建的表insert到hive

可以实现无界流。MySQL-CDC（Change Data Capture）连接器能够捕获MySQL数据库的变更数据，以实现持续不断地将数据流式传输到其他系统，如Apache Flink作业中。Flink凭借其强大的流处理能力，可以处理这种无界的数据流，并保证Exactly Once的处理语义，即每条数据被且仅被处理一次。

当您使用Flink CDC从MySQL读取数据并写入Hive时，理论上可以配置为一个持续运行的无界流作业，该作业会不断消费MySQL的Binlog事件并将变化实时同步到Hive表中。这样，您的Flink任务状态应该是"RUNNING"而非"FINISHED"，因为无界流作业旨在持续运行直到手动停止或因故障中断。

要确保您的Flink作业作为无界流正确运行，请检查以下几点：

1. 作业类型：确保在创建Flink作业时，选择的是支持无界流处理的模式，而不是有限流（批处理）模式。

2. MySQL-CDC配置：正确配置MySQL-CDC源，使用适合的启动模式，例如initial模式会在首次启动时全量读取数据，之后转为增量读取Binlog，或者根据需求选择其他启动模式。确保scan.startup.mode配置符合无界流的需求。

3. 输出到Hive：确认您的Flink作业配置了适当的sink来写入Hive，且sink支持动态表或能适应持续写入的场景。使用支持Append Mode或Upsert Mode的sink，以便于处理增删改事件。

4. 作业提交与执行模式：如果是在Flink集群上部署，确保作业是以streaming模式提交，而非batch模式。

5. 资源与自动调优：合理配置作业的并发数和资源，利用Autopilot自动缩容功能，在全量加载后自动减少资源消耗，同时保持对Binlog的实时监听。

如果您的Flink任务显示为"finished"，可能是因为作业配置、sink设置或执行模式不当，导致作业被视为有限数据集处理完成而非持续运行。请检查上述方面并相应调整配置，以确保实现预期的无界流处理。