Flink CDC中四张表做leftjoin关联然后sink。flinkCDC是怎么做join？

在 Flink CDC 中，执行 join 操作时并不是将所有数据发送到 Flink 内存中进行关联。实际上，Flink CDC 使用了增量变化数据捕获（CDC）的机制，只获取源数据表中发生变化的数据，并将其作为事件流传递给 Flink 任务进行处理。

具体来说，在你的场景中，四张表做 left join 关联后，Flink CDC 会监听这四张表的变更情况，一旦有数据的插入、更新或删除操作，相应的变化会以事件流的形式发送给 Flink 任务。

当 Flink 接收到这些事件流时，它会使用状态管理机制来维护和更新数据的状态。然后，Flink 在处理新的事件时，根据指定的 join 条件将相关数据进行关联，并输出结果到指定的 sink（如 MySQL 表）中。

总结起来，Flink CDC 并不会将所有数据加载到内存进行关联操作，而是通过增量变化数据捕获的方式，仅处理发生变化的数据，并使用状态管理机制来维护数据的状态和关联结果。

至于你提到的在 MySQL 中显示两张表的数据已经全部发送的情况，请确保你的 Flink CDC 配置正确，并检查是否存在配置错误、数据倾斜、网络延迟等问题导致数据无法正常处理和输出。同时，建议检查 Flink CDC 的日志以获取更多详细的错误信息。

在 Flink CDC 中进行 Join 操作时，可以使用 Flink SQL 中的 Join 操作。对于您的情况，假设要对四张表 A、B、C、D 进行 Left Join，并将 Join 后的结果 Sink 到另一个数据源中，可以按照以下步骤进行操作：
定义四张表的 Schema：首先需要定义四张表的 Schema，包括字段名、字段类型等信息。可以通过类似如下的 SQL 语句定义：
scheme
Copy
CREATE TABLE A (
id INT,
name STRING,
...
) WITH (
'connector.type' = 'jdbc',
'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/db',
'connector.table' = 'A',
...
);

CREATE TABLE B (
id INT,
name STRING,
...
) WITH (
'connector.type' = 'jdbc',
'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/db',
'connector.table' = 'B',
...
);

CREATE TABLE C (
id INT,
name STRING,
...
) WITH (
'connector.type' = 'jdbc',
'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/db',
'connector.table' = 'C',
...
);

CREATE TABLE D (
id INT,
name STRING,
...
) WITH (
'connector.type' = 'jdbc',
'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/db',
'connector.table' = 'D',
...
);
使用 Join 进行关联：接下来可以使用 Flink SQL 中的 Join 操作对四张表进行关联。假设要对 A、B、C、D 四张表的 id 字段进行关联，可以使用类似如下的 SQL 语句进行 Join：
reasonml
Copy
SELECT A.*, B.name as b_name, C.name as c_name, D.name as d_name
FROM A
LEFT JOIN B ON A.id = B.id
LEFT JOIN C ON A.id = C.id
LEFT JOIN D ON A.id = D.id
在这个例子中，使用了 Left Join 将 A 表与 B、C、D 三张表进行关联，