如果我想在一个Flink CDC flink任务里同步多个库，大伙儿一般是怎么做的？一开始创建多个

在Flink CDC任务中同步多个库，通常的做法是通过配置多个数据源（source）来实现。具体步骤如下：

1. 规划资源与配置：

   • 确保Flink作业的资源配置充足，包括为TaskManager和JobManager分配足够的CPU、内存资源。
   • 根据同步任务的需求设置合理的并行度，以便高效利用资源。特别是当处理大量数据库表或需要高吞吐时，合理设置并行度尤为关键。

2. 创建数据源连接：

   • 在Flink作业中，针对每个需要同步的数据库或库，创建一个独立的数据源（source）。这意味着如果要同步多个库，确实需要初始化多个source实例。
   • 配置每个source时，使用唯一的server-id以避免冲突。如果并行读取数据，可为每个source指定一个ID范围，确保不同并发读取任务使用不同的Server ID。例如，对于第一个库的source可以设置server-id='8001-8004'，第二个库的source则设置为不同的范围，如server-id='8005-8008'。

3. 定义数据同步逻辑：

   • 使用SQL DDL语句，如CDAS (CREATE DATABASE AS) 和 CTAS (CREATE TABLE AS)，来定义数据如何从MySQL同步到Hologres或其他目标系统。对于整库同步，采用CDAS语法；对于分库分表合并，则使用CTAS语法。
   • 如果有特定需求，比如仅同步某些表，可以在CDAS语句中使用INCLUDING TABLE或EXCLUDING TABLE子句来精确控制同步范围。

4. 构建与提交作业：

   • 在Flink的数据开发环境中，可以通过编写或使用模板来组织这些数据同步任务。这包括选择正确的Catalog连接信息，配置源和目标数据库的具体参数。
   • 利用STATEMENT SET功能将多个DDL操作合并到一个作业中执行，这样可以减少作业数量，提高效率和资源利用率。

5. 启动与监控：

   • 部署并启动作业，在运维中心观察作业运行状态，确保所有同步任务正常运行。
   • 实施监控机制，对作业性能进行跟踪，根据实际情况调整优化策略。

综上所述，确实需要为每个库创建单独的source，并且仔细规划和配置以保证同步任务的高效稳定运行。同时，利用Flink提供的高级特性，如动态Hints、并行度管理等，可以进一步提升同步效率和灵活性。