Flink CDC从 pg到es 的成功案例吗？

是的，将 Flink CDC 从 PostgreSQL（pg）到 Elasticsearch（ES）用于实时数据同步的案例是存在的。Flink CDC（Change Data Capture）是 Apache Flink 的一个功能模块，用于捕获数据库的变更事件并将其流式传输到其他数据存储系统。

以下是一个可能的 Flink CDC 从 PostgreSQL 到 Elasticsearch 的案例：

配置 Flink CDC：首先，您需要配置 Flink CDC，指定 PostgreSQL 数据源信息和目标 Elasticsearch 的连接信息。这包括 PostgreSQL 数据库的连接字符串、用户名、密码等，以及 Elasticsearch 的连接地址、索引名称等。

创建 Flink Job：根据您的需求，使用 Flink 编程模型创建一个 Flink Job。该 Job 将接收来自 PostgreSQL 的 CDC 事件流，并将其转换为适当的格式，然后将数据写入 Elasticsearch。

事件处理和转换：在 Flink Job 中，您可以对接收到的 CDC 事件进行处理和转换。您可以使用 Flink 提供的各种转换和函数操作，根据业务逻辑进行数据处理、过滤、转换等操作。

数据写入 Elasticsearch：经过处理和转换的数据可以使用 Flink 提供的 Elasticsearch Sink 插件写入 Elasticsearch。您可以配置目标 Elasticsearch 的连接信息，并指定写入的索引和类型等。

启动 Flink Job：配置和编写完 Flink Job 后，您可以将其部署并启动。Flink 将自动从 PostgreSQL 捕获变更事件，并将数据实时写入 Elasticsearch。

这只是一个简单的示例，实际的实施可能涉及更多的细节和配置。

需要注意的是，Flink CDC 需要根据 PostgreSQL 数据库的变更日志来捕获变更事件。因此，您需要确保 PostgreSQL 数据库已启用 WAL（Write-Ahead Logging）模式，并配置相应的参数。此外，还需要确保 Flink 和 Elasticsearch 的版本兼容，并根据实际情况进行性能调优和容错处理。

鉴于 Flink CDC 的配置和使用过程可能较为复杂，建议您参考 Flink 和 CDC 的官方文档，以了解更多详细的步骤和示例。此外，社区中也有很多与 Flink CDC 和 PostgreSQL、Elasticsearch 相关的案例分享和讨论，您可以参考这些资源获取更多的实践经验和指导。