大佬们 Flink CDC 帮看看？

Flink CDC 是基于 Flink 流处理框架实现的一种数据同步工具，主要用于实时将数据库中的数据同步到数据湖或者数据仓库中。使用 Flink CDC 可以避免传统数据同步工具存在的数据延迟、数据丢失、数据不一致等问题，同时也可以提高数据同步的效率和性能。

下面介绍一下如何使用 Flink CDC 进行数据同步：

安装 Flink：首先需要安装 Flink，可以从官网下载 Flink 的二进制包，然后解压到指定的目录中。

安装 Flink CDC 插件：需要安装 Flink CDC 的插件，可以从 Flink CDC 的 GitHub 仓库中下载 flink-cdc-connector.jar 文件，并将其放置在 Flink 的 lib 目录中。

配置数据源：需要配置要同步的数据源，可以在 Flink CDC 的配置文件中设置数据源的连接信息、表名、列名、数据格式等信息。例如，在 MySQL 数据库中同步某个表的数据，可以使用如下的配置：

json
Copy
{
"name": "mysql-cdc",
"format": "canal-json",
"canal.server": "127.0.0.1:11111",
"canal.destination": "example",
"table-name": "test.user",
"properties.group.id": "test",
"properties.bootstrap.servers": "localhost:9092",
"scan.startup.mode": "latest-offset"
}
编写数据同步程序：需要编写 Flink 程序来实现数据同步，通常可以使用 Flink 的 Table API 或者 DataStream API 来实现。例如，使用 Table API 可以写出如下的代码：
sql_more
Copy
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
tEnv.executeSql("CREATE TABLE user (id INT, name STRING, age INT) WITH ('connector' = 'mysql-cdc')");
tEnv.executeSql("CREATE TABLE sink (id INT, name STRING, age INT) WITH ('connector' = 'filesystem', 'path' = '/path/to/sink', 'format' = 'csv')");
tEnv.executeSql("INSERT INTO sink SELECT id, name, age FROM user");
运行数据同步程序：最后需要将程序打包成 jar 文件，并通过 Flink 的命令行工具来执行。例如，可以使用如下的命令来执行程序：
Copy
./bin/flink run -c com.example.MyCDCJob /path/to/my-job.jar
需要注意的是，在使用 Flink CDC 进行数据同步时，需要根据实际情况进行配置和调整，以保证数据同步的性能和稳定性。同时，也需要注意保护

要在 PostgresSourceBuilder.PostgresIncrementalSource.builder() 的前面加上 image.png，您可以使用以下代码：

PostgresSource<YourDataType> source = PostgresSource.<YourDataType>builder()
    // 设置 PostgreSQL 连接信息和查询语句等配置
    .hostname("your_hostname")
    .port(5432)
    .database("your_database")
    .username("your_username")
    .password("your_password")
    .table("your_table")
    .startupMode(StartupMode.LATEST_OFFSET)
    .debeziumProperties(PropertiesUtil.getDebeziumProperties())
    // 其他配置项

    .build(); // 构建 PostgresSource

DataStream<YourDataType> dataStream = env.addSource(source); // 将 PostgresSource 添加到数据流中

在这个示例中，您需要将 YourDataType 替换为实际的数据类型，以适应您的业务需求。还请根据实际情况填写正确的 PostgreSQL 连接信息、表名以及其他必要的配置。

使用 PostgresSourceBuilder.PostgresIncrementalSource.builder().build() 构建了一个 PostgresSource 对象，并将其作为 Flink 数据流的源（source）。这样，您就可以从 PostgreSQL 中读取数据并将其添加到 Flink 的数据流中进行后续的处理和分析。

PostgresSourceBuilder.PostgresIncrementalSource.builder()
使用这个构建，bulid前面加个
，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”