flinkcdc，必须一个表一个job吗，能一个job多张表吗？能不能一张表多个job处理呢

在 Flink CDC 中，不必将一个表与一个作业绑定，你可以根据需要配置一个作业处理单个或多个表的数据变更。具体如下：

1. 一个作业处理多张表：在 CDC 数据源的配置中，使用cdc.source.table.whitelist参数设置多个表的名称列表，以逗号分隔。例如，设置为table1,table2可以在一个作业中处理table1和table2的数据变更。

2. 一张表分发给多个作业处理：如果一张表的数据变更量较大，可能需要使用多个作业来处理以提高性能。在这种情况下，你可以创建多个作业读取同一张表的数据变更，并将其分发到不同的目标表中进行处理。每个作业可以配置特定的逻辑来处理特定的数据变更。

值得注意的是，如果你选择将多个表的数据变更合并到一个作业中处理，当表的数据变更量较大时，可能会对作业的性能产生影响。因此，建议根据实际情况和性能要求进行选择。

关于将一张表的数据变更分发到多个作业进行处理，你需要自己实现数据的分流逻辑。Flink CDC本身并不直接支持将一张表的数据变更分发给多个作业处理，因此你需要在代码中根据需求，将数据按照特定的规则进行分发处理。

总结来说，Flink CDC 支持根据需要配置一个作业处理单个或多个表的数据变更，同时也支持将一张表的数据变更分发给多个作业进行处理。具体如何选择取决于你的需求和性能要求。

Flink CDC 支持在一个作业中读取多张表的数据变更，也支持将一个表的数据变更分发到多个作业中进行处理。下面分别介绍这两种情况的实现方式。
一个作业中读取多张表的数据变更
在 Flink CDC 中，可以在一个作业中读取多张表的数据变更。具体实现方式是，在 CDC 数据源的配置中，将 cdc.source.table.whitelist 参数设置为多张表的名称列表，多个表之间用逗号分隔。例如，下面的配置可以读取 table1 和 table2 两张表的数据变更：
ini
Copy
cdc.source.type=mysql
cdc.source.hostname=localhost
cdc.source.port=3306
cdc.source.username=root
cdc.source.password=123456
cdc.source.database=test
cdc.source.table.whitelist=table1,table2
在这种情况下，Flink CDC 会同时监听多张表的数据变更，并将其合并在一起进行处理。需要注意的是，如果多张表的数据变更量较大，可能会导致 Flink CDC 的性能下降，建议根据实际情况进行调整。
一张表的数据变更分发到多个作业中进行处理
在某些情况下，可能需要将一张表的数据变更分发到多个作业中进行处理。例如，如果一张表的数据变更量较大，可能需要使用多个作业进行处理，以提高处理性能。具体实现方式是，在 Flink CDC 的配置中，使用多个作业读取同一张表的数据变更，并将其分发到不同的目标表中。
例如，假设有一张名为 source_table 的表需要进行数据变更处理。可以创建多个 Flink CDC 作业，每个作业读取 source_table 的数据变更，并将其写入到不同的目标表中。例如，作业1将数据写入到 target_table1，作业2将数据写入到 target_table2，以此类推。

这个要自己写，多表都 可以，可以，模糊或通配监听多个，但下游需要自己分流，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”