Flink整库同步还不支持么？

Flink的CDC（Change Data Capture）功能确实支持整库同步，但是它需要数据库本身支持CDC特性，例如PostgreSQL、MySQL、Oracle等都有对应的CDC插件可以使用。

对于不支持CDC的数据库，例如SQL Server，你可以使用第三方工具（如Debezium、Canal等）将数据库的日志捕获并转换为Flink可以接受的格式，然后再使用Flink进行处理。

Flink的CDC功能可以支持整库同步，但是具体的实现方式可能会因为数据库的类型和版本的不同而有所不同。

是的，Flink的整库同步功能还不支持。目前，Flink只支持基于CDC（Change Data Capture）的增量同步，即只读取表的增量数据，并将其转换为流数据。
整库同步是指将数据库中的整个表的数据一次性读取到内存中，并进行处理。这通常用于数据仓库和ETL（Extract, Transform, Load）等场景。但是，整库同步的性能通常比增量同步差，因为它需要一次性读取大量的数据。
为了实现整库同步，可以使用Flink的批处理功能。Flink的批处理功能可以一次性读取大量的数据，并进行处理。以下是一个使用Flink批处理功能实现整库同步的示例：

Properties props = new Properties();
props.setProperty("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/testdb");
props.setProperty("user", "sa");
props.setProperty("password", "password");

// 创建一个Flink JDBC读取器
JDBCInputFormat jdbcInputFormat = new JDBCInputFormat();
jdbcInputFormat.setDrivername("com.mysql.jdbc.Driver");
jdbcInputFormat.setDBUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/testdb");
jdbcInputFormat.setDBUsername("sa");
jdbcInputFormat.setDBPassword("password");
jdbcInputFormat.setQuery("SELECT * FROM test_table");

// 创建一个Flink DataStream
DataStream<String> stream = env.addSource(jdbcInputFormat);

// 执行查询
stream.print();

在这个示例中，我们首先创建了一个Flink JDBC读取器，并设置了数据库的连接信息和查询语句。然后，我们创建了一个Flink DataStream，并将其打印出来。这样，就可以一次性读取MySQL中的整个表的数据，并进行处理。
需要注意的是，整库同步的性能通常比增量同步差，因为它需要一次性读取大量的数据。此外，我们还需要注意数据源的稳定性和可靠性，以确保数据处理任务的正常运行。

还没有支持。此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”