Flink CDC多个任务合并一个宽表是怎么做的呀,数据存储在哪里,涉及到局部更新了吧？

Flink CDC可以将多个流的任务合并成一个宽表任务。这通常使用SQL或API实现。
首先，您需要在数据源中定义宽表，其中包括所需的列和其他属性。然后，在您的任务中，您可以使用Flink提供的SQL或API来执行JOIN操作。Flink会自动处理数据合并，而无需您手动执行任何操作。
当多个流的数据被JOIN在一起时，它们会被合并成一个宽表。数据通常会被写入HDFS或其他分布式文件系统，以便可以快速检索。
需要注意的是，Flink CDC可以处理局部更新。这是因为Flink提供了数据流的操作符，可以处理实时更新和事务性更新。通过使用这些操作符，您可以在宽表中处理不断变化的数据，而无需担心重复或遗漏。
最后，Flink CDC可以提供低延迟和高吞吐量，非常适合处理大规模的数据流任务。

Flink CDC多个任务合并一个宽表的过程通常涉及以下步骤：

1. 数据捕获：使用Flink CDC的增量连接器，从源数据库（如SQL Server）捕获变更数据。每个任务分别捕获对应数据库或表的数据变更。
2. 数据处理：在捕获数据变更后，Flink会对数据进行处理，包括去重、转换、过滤等操作。这可以确保数据的一致性和完整性，并将数据转换为适合进一步处理的形式。
3. 数据合并：将多个任务捕获的数据进行合并，形成一个宽表。这可以通过使用Flink的表API或SQL API来实现。在合并过程中，需要考虑如何处理重复数据、缺失数据以及数据冲突等问题。
4. 数据存储：合并后的宽表数据可以存储在各种存储介质中，如文件系统、分布式文件系统、数据库等。具体选择哪种存储方式取决于数据处理后的要求和实际应用场景。

局部更新是指在对合并后的宽表数据进行更新操作时，只对涉及到的部分数据进行修改，而不是对整个表进行全量更新。这样可以提高数据更新的效率，并减少对其他不相关数据的影响。

在Flink CDC中，合并多个任务形成宽表的过程涉及到数据捕获、处理、合并和存储等步骤。局部更新是在数据合并后进行的，可以实现对宽表数据的实时更新和处理。这个过程需要考虑到数据的一致性、完整性以及性能等因素，以确保最终的数据结果符合要求。

Flink CDC 任务可以合并多个任务来构建一张大宽表，并将其存储在 Kafka 或 MySQL 等存储介质中。每个任务都可以接收到源系统的变更通知，并及时进行处理。
局部更新是指更新某些字段，而不是整个表，它可以通过 Flink SQL 或 Table API 实现。Flink CDC 还支持其他功能，如数据清洗、过滤等，以满足您的需求。