Flink CDC source 端和sink端应该怎么做呢？

在Flink CDC中，如果您希望从不同的MySQL实例的分库分表中采集数据并发送到同一个Topic，可以使用Flink的多数据源和多数据分流功能。

在Source端，您可以使用多个MySQL CDC Source，每个Source对应一个MySQL实例的分库分表。您可以配置每个Source的相关参数，如连接信息、表名、过滤条件等。这样，每个Source都可以独立地从不同的MySQL实例的分库分表中采集数据。

在Sink端，您可以使用Flink的DataStream API来合并多个Source的数据，并发送到同一个Topic。您可以使用DataStream的union、connect等操作符将多个数据流合并为一个流，然后使用对应的Sink将数据发送到目标Topic。

下面是一个示例代码片段，演示了如何在Flink CDC中采集不同MySQL实例的分库分表数据并发送到同一个Topic：
```// 创建Flink环境和配置

// 创建MySQL CDC Source1，采集MySQL实例1的分库分表数据
MySQLSource source1 = MySQLSource.builder()
.hostname("mysql1.hostname")
.port(3306)
.database("database1")
.table("table1")
// 设置其他参数，如用户名、密码、过滤条件等
.build();

// 创建MySQL CDC Source2，采集MySQL实例2的分库分表数据
MySQLSource source2 = MySQLSource.builder()
.hostname("mysql2.hostname")
.port(3306)
.database("database2")
.table("table2")
// 设置其他参数，如用户名、密码、过滤条件等
.build();

// 创建DataStream，合并多个Source的数据
DataStream mergedStream = env
.addSource(source1)
.union(env.addSource(source2));

// 将合并后的数据发送到目标Topic
mergedStream
.addSink(new FlinkKafkaProducer<>(
"your-topic",
new SimpleStringSchema(),
kafkaProperties));

// 执行任务
env.execute("CDC Job");

```

在上述示例中，我们创建了两个MySQL CDC Source，分别对应MySQL实例1和实例2的分库分表数据。然后，我们使用union操作符将两个Source的数据流合并为一个流，并使用Kafka Sink将数据发送到目标Topic。

请注意，这只是一个示例，并且假设MySQL实例1和实例2的数据结构相同。如果不同实例的数据结构不同，您需要进行适当的转换和映射操作，以确保数据能够正确合并和发送到目标Topic。

希望以上信息对您有帮助。如果有任何进一步的问题，请随时提问。