Flink CDC有批量读取的方式吗?

Flink CDC目前的设计是基于流数据的变更捕获，因此默认情况下，它以流式方式读取和处理变更数据。但是，您可以通过配置Flink CDC来实现一定程度的批量读取。

一种常见的方法是通过设置source.max.transactional.state.ttl属性来控制事务状态的存活时间。默认情况下，Flink CDC将每个事务的变更数据作为一个事件流处理，但您可以通过适当地增加事务状态的存活时间来允许更多的变更数据累积，并以较大的批量进行处理。

另外，您还可以根据您的具体需求，在Flink CDC任务中使用窗口操作来实现一定程度的批处理。通过使用窗口操作（如滚动窗口或滑动窗口），您可以按时间或事件数量对变更数据进行分组，并在窗口结束时对批量数据进行处理。

需要注意的是，Flink CDC的设计初衷是实现实时的变更捕获和处理，因此它的性能和效率在处理大规模数据流时非常出色。如果您的场景需要更加强大的批量处理能力，您可能需要考虑使用 Flink 的批处理引擎（如 Flink DataSet 或 SQL API）来处理数据。

综上所述，尽管 Flink CDC 的主要设计是流式的变更捕获，但您可以通过配置和使用窗口操作来实现一定程度的批量读取和处理。具体的实现方式需要根据您的具体场景和需求来确定。