flink-cdc 支持设置一条sql比如：然后对这条sql进行全量阶段的拆分并行读取吗？

请教一个问题， flink-cdc 支持设置一条sql比如：select * from table1 where updated_at < 2023-06-8 ，然后对这条sql进行全量阶段的拆分并行读取吗？

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真的很搞笑 2023-10-22 22:35:30 55 0

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小周sir

面对过去，不要迷离；面对未来，不必彷徨；活在今天，你只要把自己完全展示给别人看。
Flink CDC 不支持直接在 SQL 中设置全量阶段的拆分并行读取。Flink CDC 是用于捕获和处理变更数据的工具，主要关注流式数据的增量更新。

如果你需要对某个表进行全量数据的处理，并且希望能够并行读取数据，可以考虑使用其他 Flink 的功能来实现。以下是一种可能的方法：
1. 使用 Flink 的批处理功能：如果你想对全量数据进行处理，而不仅仅是增量更新，可以将 Flink 的批处理功能与 Flink CDC 结合使用。首先，使用 Flink CDC 捕获变更数据并将其写入到某个存储中（如文件系统或数据库）。然后，使用 Flink 的 Batch API 或批处理作业来读取全量数据，并按照你的需求进行处理。
2. 数据导出和导入：另一种方法是将变更数据导出为文件或其他格式，然后在其他环境中进行全量数据的处理。例如，你可以使用 Flink CDC 将变更数据写入 Kafka 主题，然后使用其他工具（如 Apache Spark、Hadoop 等）将数据从 Kafka 读取并进行全量处理。
2023-10-23 14:51:33

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sunrr
是的，Flink-CDC支持这种查询方式的并行读取。你只需要在创建Catalog的时候指定并行度就可以。例如，如果你有一个名为"my_catalog"的Catalog，其中包含一个名为"my_table"的表，你想在这个表上执行一个并行度为10的查询，你可以这样做：
```
ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, new FlinkCatalog("my_catalog", "default"));
tableEnv.useCatalog("my_catalog");
tableEnv.useDatabase("default");
TableResult result = tableEnv.executeSql("SELECT * FROM my_table WHERE updated_at < '2023-06-8'").result();
```
在这个例子中，我们使用了executeSql方法来执行查询，并使用result方法来获取查询结果。注意，查询语句中的单引号应该用实际的日期字符串替换。
2023-10-23 11:00:15

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