大佬们Flink CDC ，flink同步到starrocks或者clickhouse时候，sink

1. 问题描述： 您希望了解在使用Flink CDC同步数据到StarRocks或ClickHouse时，是否需要为每个表创建一个单独的Flink作业来实现sink操作。

2. 背景信息：

   • Flink CDC允许您捕获MySQL等数据库的变化数据（CDC），并将其作为流数据处理。
   • StarRocks和ClickHouse是高性能的列式存储数据库，常用于数据分析场景。
   • Flink SQL支持将处理后的数据写入多个Sink，这意味着可以在单个作业中处理来自多个源表的数据，并将结果写入不同的目标表。

3. 解决方案：

   • 实际上，您不需要为每个表创建独立的Flink作业。Flink支持在一个作业中定义多个Source和Sink，从而实现从多个源表读取数据并写入多个目标表的功能。
   • 当您配置Flink作业以同步多个表时，可以利用BEGIN STATEMENT SET; 和 END; 语句来包裹多条INSERT INTO语句，每条语句负责将数据写入不同的Sink表中。

4. 示例代码： 假设您要同步table1, table2, table3三个表到StarRocks或ClickHouse的相应表中，您可以编写如下Flink SQL作业：

   BEGIN STATEMENT SET;
   
   INSERT INTO starrocks_sink_table1 SELECT * FROM mysql_cdc_source_table1;
   INSERT INTO starrocks_sink_table2 SELECT * FROM mysql_cdc_source_table2;
   INSERT INTO clickhouse_sink_table3 SELECT * FROM mysql_cdc_source_table3;
   
   END;
   

5. 注意事项：

   • 确保您的Flink配置支持足够的连接资源，特别是当同步大量表时，可能需要调整连接池大小等参数。
   • 考虑数据一致性和事务边界，确保在同步多个表时逻辑正确且数据完整性得到维护。

通过上述方法，您可以在单个Flink作业中同时处理多个表的同步任务，无需为每个表分别创建作业。这样不仅简化了管理复杂度，还提高了资源利用率。