请问flink mysql cdc能用datastream批量同步多个无主键的表吗（debeziu

Flink MySQL CDC确实支持使用DataStream API进行批量同步多个无主键的表。不过，当您处理无主键表时，需要特别注意一些关键配置和限制条件：

1. 操作说明：

   • 您希望在Flink中通过DataStream API实现MySQL CDC，以批量同步多个缺少主键的表，并且已经尝试设置scan.incremental.snapshot.enabled为false但未达到预期效果。

2. 步骤与方法：

   • 针对无主键表的配置：从Flink 6.0.7及以上版本开始，支持无主键表的CDC，但必须指定一个非空列作为chunk key column来辅助增量快照过程。这意味着您需要在连接器配置中设置scan.incremental.snapshot.chunk.key-column参数指向一个合适的非空字段。这有助于确保数据处理的有序性。

     .withProperty("scan.incremental.snapshot.chunk.key-column", "your_non_null_column")
     

   • 批量同步多个表：对于批量同步多个表的需求，可以通过创建多个MySqlSource实例并将其添加到您的Flink DataStream程序中。每个表根据其特性和需求独立配置。

     MySqlSource<RowData> source1 = ...; // 配置第一个表的源
     MySqlSource<RowData> source2 = ...; // 配置第二个表的源
     ...
     env.addSource(source1)
     .map(...) // 对source1的数据进行转换处理
     .addSink(...);
     
     env.addSource(source2)
     .map(...) // 对source2的数据进行转换处理
     .addSink(...);
     

3. 注意事项：

   • Exactly Once语义：如果所选的scan.incremental.snapshot.chunk.key-column发生更新操作，那么只能保证At least once的处理语义。为了确保数据正确性，可能需要在下游处理中设计幂等性逻辑。
   • 资源消耗：虽然使用SQL方式可能会导致连接过多的问题，采用DataStream API手动管理多个源会增加程序的复杂度，同时对资源管理和监控也提出了更高要求。
   • 版本兼容性：确保使用的Flink版本支持无主键表的CDC特性。

4. 示例与参考：

   • 上述代码片段展示了如何为不同表配置独立的MySqlSource并加入到Flink程序中，以此实现批量同步。

综上所述，尽管直接禁用增量快照(scan.incremental.snapshot.enabled=false)可能不适用于无主键表的高效同步，通过合理配置chunk key column及利用DataStream API灵活管理多个数据源，可以实现在Flink中批量同步多个无主键MySQL表的目标。