Flink CDC 能获取biglog的事件执行时间吗，我写入hive需要一个sql的操作时间？

是的，Flink CDC 获取的事件执行时间是 Flink 的处理时间（Processing Time），而不是事件实际发生的时间（Event Time）或事件进入 Flink 的时间（Ingestion Time）。

Flink 的处理时间指的是 Flink 程序的运行时间，是 Flink 自身的内部时钟。对于 Flink CDC，处理时间是指 Flink CDC 程序在处理 CDC 数据时的时间。

如果你需要获取事件的实际发生时间，可以考虑使用 Flink 的事件时间（Event Time）处理。Flink 提供了事件时间处理的机制，可以根据事件的时间戳来进行窗口操作和时间相关的计算。但需要注意的是，Flink CDC 目前并不直接支持事件时间处理，它更适用于实时流式数据的变更捕获和传输。

如果你需要获取事件执行时间，可以在 Flink CDC 程序中记录处理时间戳，并将其写入 Hive。你可以使用 Flink 的 ProcessFunction 或 RichMapFunction 等函数来处理 CDC 数据，并在其中添加处理时间的逻辑。

以下是一个示例，演示了如何在 Flink CDC 中获取处理时间并将其写入 Hive：
```StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
properties.setProperty("group.id", "cdc_group");
properties.setProperty("database.server.name", "myOracleServer");

FlinkCDCConsumer consumer = new FlinkCDCConsumer<>("oracle", DebeziumDeserializationSchema.forString(), properties);

DataStream cdcStream = env.addSource(consumer);

// 处理 CDC 数据，将处理时间写入 Hive
cdcStream.map(new RichMapFunction() {
@Override
public String map(String value) throws Exception {
long processTime = System.currentTimeMillis(); // 获取当前处理时间
// 在这里将 processTime 写入 Hive 或执行其他的操作
return value;
}
});

env.execute("CDC to Hive Example");

```
在上述示例中，我们使用 RichMapFunction 来处理 CDC 数据。在 map() 方法中，我们获取当前的处理时间戳 processTime，然后可以根据需要将其写入 Hive 或执行其他操作。

请根据实际需求和环境进行适当的调整，并确保在写入 Hive 之前连接和配置 Hive 的相关设置。