需要create table，这样对用不是太方便。理想方式，只需要配置数据源连接，通过catalog

Apache Flink 的 CDC (Change Data Capture) 连接器允许你从数据库的binlog中捕获变化数据，但直接通过catalog自动查找表并创建表的功能并非其标准配置。不过，你可以通过自定义Flink Catalog来实现这一需求，使得在连接数据源后能够自动发现和管理表结构。

以下是实现这一功能的一个概要步骤：

1. 创建或使用现有的Catalog

Flink支持多种类型的Catalog，包括InMemoryCatalog、HiveCatalog等。为了实现你的需求，你可能需要开发一个自定义Catalog或者扩展已有的Catalog类，使其具有根据数据源自动发现表的能力。

2. 自定义Catalog实现

• 元数据获取：你需要实现Catalog接口中的方法，特别是那些用于获取数据库、表信息的方法。这通常涉及到与MySQL或其他数据库的元数据接口交互，以读取表结构信息。

• 表定义转换：从数据库的表结构映射到Flink的Table API或SQL的表定义（TableSchema）。这一步骤可能需要解析数据库的DDL语句或直接使用JDBC等API获取表结构信息，并将其转换为Flink理解的格式。

3. 配置Flink作业使用自定义Catalog

在Flink作业中，你需要通过配置指定使用你的自定义Catalog作为默认Catalog，这样Flink就会使用它来解析表名和查找表结构。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

// 假设你已经实现了MySqlCatalog类
tableEnv.registerCatalog("myCatalog", new MySqlCatalog(...)); // 配置你的Catalog
tableEnv.useCatalog("myCatalog"); // 设置为当前使用的Catalog

4. 查询表

一旦Catalog被正确配置和注册，你就可以像在原生Flink SQL中那样执行查询了，而不需要手动创建表。

SELECT id, UPPER(name), description, weight 
FROM mysql_binlog;

注意事项

• 权限与网络访问：确保Flink作业有权限访问数据库的元数据，并且网络配置允许这样的通信。
• 性能考量：自动发现表可能会增加作业启动时间，尤其是在处理大量表时。考虑是否需要缓存机制减少重复元数据查询。
• 错误处理：实现时要考虑异常处理逻辑，比如表不存在或权限问题时如何优雅地处理。

这个过程涉及一定的开发工作，但通过这种方式，你可以实现更加灵活和自动化的表管理流程。