大佬，请问Flink CDC同步postgresql全量数据时，如果源表发生了修改，全量期间的修改？

在 Flink CDC 同步 PostgreSQL 全量数据时，如果源表在全量同步期间发生了修改，这些修改不会被同步到目标端，因为全量同步是基于源表的快照进行的，只会同步快照时的数据。

一般情况下，全量同步是在初始化同步时进行的，它会读取源表的所有数据，并将这些数据同步到目标端。如果在全量同步期间源表发生了修改，这些修改不会被同步到目标端。

如果您需要将全量同步和增量同步结合起来，以便在全量同步期间能够同步源表的修改，可以考虑使用 Flink CDC 的增量同步功能。增量同步会基于源表的日志进行同步，能够及时地同步源表的修改。

在使用 Flink CDC 同步 PostgreSQL 全量数据时，如果源表发生了修改，全量期间的修改可能会丢失。这是因为 Flink CDC 默认情况下使用的是增量同步模式，而不是全量同步模式。

在增量同步模式下，Flink CDC 会在每次作业执行时将源表中的新数据同步到目标表中，而不会同步源表中的修改。因此，如果源表发生了修改，这些修改可能会丢失，因为只有在作业执行期间修改的数据才会被同步到目标表中。

要解决这个问题，您可以使用 Flink CDC 的全量同步模式，以确保将源表中的所有数据同步到目标表中。在全量同步模式下，Flink CDC 会将所有源表中的数据一次性同步到目标表中，因此不会丢失任何修改。

需要注意的是，使用全量同步模式可能会导致数据同步时间变长，因为它需要一次性同步所有数据。此外，如果您使用的是分布式 Flink，全量同步模式可能需要在分布式环境中进行协调，以确保所有节点都完成了数据同步。

在使用Flink CDC同步PostgreSQL全量数据时，如果源表在全量同步期间发生了修改，Flink CDC会将这些修改同步到目标端，而不会丢失。

具体来说，Flink CDC会先通过PostgreSQL的逻辑复制协议获取源端的数据，并将其写入目标端的数据流中。在全量同步期间，如果源端的数据发生了修改，Flink CDC会通过逻辑复制协议获取这些修改，并将其同步到目标端。

需要注意的是，如果源端的数据修改过于频繁，可能会对Flink CDC的性能产生影响。因此，建议在进行全量同步时，尽量避免对源表进行大规模的修改操作。