在 Flink CDC 中使用 Flink ML（Machine Learning）需要以下步骤：

确保已经安装了 Flink 和 Python 环境。
导入所需的 Python 包，包括 pyflink 和 flink-ml。
创建一个 Flink 的流数据源，并将数据源传递给 Flink ML 算法。
使用 Flink ML 提供的算法进行模型训练和预测。
下面是一个简单的示例代码，展示了如何在 Flink CDC 中使用 Flink ML 进行线性回归：

from pyflink.dataset import ExecutionEnvironment
from pyflink.table import BatchTableEnvironment
from pyflink.table.descriptors import Schema, OldCsv, FileSystem
from pyflink.ml.api import LinearRegression

创建一个执行环境和表环境

env = ExecutionEnvironment.get_execution_environment()
t_env = BatchTableEnvironment.create(env)

定义数据源的格式和位置

t_env.connect(FileSystem().path('/path/to/input/data')) \
.with_format(OldCsv()
.field('x', 'DOUBLE')
.field('y', 'DOUBLE')
.line_delimiter('\n')
.field_delimiter(',')) \
.with_schema(Schema()
.field('x', 'DOUBLE')
.field('y', 'DOUBLE')) \
.create_temporary_table('source_table')

使用 Flink ML 进行线性回归训练和预测

source_table = t_env.from_path('source_table')
lin_reg = LinearRegression() \
.set_params(LinearRegression().set_epsilon(0.1)) \
.set_input_cols(['x']) \
.set_output_col('y_pred')
model = lin_reg.fit(source_table)
result_table = model.transform(source_table)

输出结果

result_table.execute().print()
请确保将代码中的 /path/to/input/data 替换为实际数据源的位置，并根据实际需求进行修改和调整。此示例仅为演示目的，实际使用可能需要更多的配置和调整。