Flink CDC中pg整库到hudi，大概多少张表，是在一个作业里吗？会不会占用很多算子？

问题1：在 Flink CDC 中将 PostgreSQL 整个数据库迁移到 Hudi，涉及多少张表以及是否在一个作业中，与具体的实现方式和配置有关。一般来说，您可以使用 Flink CDC 连接器配置多个表作为源表，并将它们迁移到 Hudi 表中。您可以为每个表配置不同的转换逻辑和目标表配置。这样做可以使每个表都在同一个 Flink 作业中进行处理，但在作业中会有多个算子用于处理不同的表。

作业中的算子数量取决于表的数量和作业的设计。每个表都需要一个源算子用于读取变更数据，并进行相应的转换和写入操作。因此，如果有很多表，作业中可能会有相应数量的算子。此外，还需要考虑作业的并行度和资源分配，以确保作业能够有效地处理和扩展。

问题2：在 Flink 上，每张表可以有独立的算子，也可以复用算子，具体取决于作业的设计和配置。

如果每张表需要不同的处理逻辑，您可以为每个表配置独立的算子。每个表的算子将独立读取源数据、进行转换和写入操作。这种方式可以给予每个表更大的灵活性，但可能会增加算子的数量和资源消耗。

另一种方式是复用算子。如果多张表具有相似的处理逻辑，您可以使用相同的算子来处理它们。在这种情况下，您可以通过参数化算子或使用配置文件等方式来区分不同的表。这样可以减少算子的数量，从而节省资源并提高作业的效率。

选择复用算子还是使用独立算子取决于您的具体需求和性能要求。如果每张表的处理逻辑不同且需要定制化，那么使用独立算子可能更合适。如果多张表的处理逻辑相似且可以共享一些资源，那么复用算子可能更有效。

"回答1：一个sql搞一个库
回答2：这种搞不了几个表吧，这么多算子比较耗资源，肯定不能每张表一个作业。我是说跟sink端jdbc相比，hudi sink太耗资源了，表多了容易崩，不知道有啥好方法或者说通过jdbc写入hive3，据说hive3的dml性能有提升。可以走dinky的整库同步，one source one job one sink。此回答整理至钉群“Flink CDC 社区”。"