Flink CDC监听的表是datastream,然后通过table api拿到维表，是这样吗?

我这边是sql操作的比较多，没有这么多转换操作,直接都用table-api就行，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”

是的，Flink CDC 可以监听表，并将其转换为 DataStream，然后再通过 Table API 将 DataStream 转换为 Table，最后执行 Join 操作。
具体来说，可以通过以下步骤实现：

1. 定义 FlinkCDCSource 和 DataStream，监听表中的数据变化，并将其转换为 DataStream。
2. 使用 Table API 的 toTable 方法，将 DataStream 转换为 Table。
3. 使用 Table API 的 join 方法，将表进行 Join 操作。

例如：

val stream = env.addSource(new FlinkCDCSource())

val table = stream.toTable(env)

val result = table.join(otherTable)

在 Join 操作完成后，可以将结果再转换为 DataStream，以进一步进行处理或输出。
需要注意的是，在 Join 操作中，需要保证两边表的 Key 相同，否则 Join 操作会失败。此外，Join 操作可能会导致较大的内存消耗，需要谨慎使用，并合理设置相关参数以确保系统稳定性。

是的，你的理解是正确的。Flink CDC会监听指定的表，并把数据转换成DataStream。在Flink SQL中，我们可以使用这些DataStream来创建Table API，然后通过这个Table API获取到维表的数据。获取到维表的数据后，我们把这个Table API再转换回DataStream。最后，我们就可以把这个DataStream和之前流处理得到的DataStream进行join操作了。

目前Flink支持的维表JOIN操作是对当前时刻维表快照的关联，也就是说它处理的是处理时间语义，而不支持事实表rowtime所对应的的维表快照。此外，从实时计算引擎VVR 4.0开始，你可以通过Flink SQL Hints为维表Join指定表联接时使用的联接策略，来达到优化执行的目的。