Flink CDC有个cdc的场景需求，有没有好的方案？

为了实现 Flink CDC 将不同结构的表中的数据整合在一起，并基于表名和时间对 Hudi 表进行分区，可以采用以下方法：

1. 数据转换：使用 map 或 filter 函数将不同结构的数据整理成相同的结构。
2. JSON 包装：可以将不同结构的数据打包到 JSON 对象中，以便后续的处理。
3. 时间分区：提取 JSON 中的时间字段，并使用 Hudi 的动态分区功能实现事件分区。
4. 封装为表：将 JSON 对象封装为表，便于后续的存储。

将读到的三张表的数据，使用 json 包起来，本身就不是flinkCDC sql 模式能做的，sql 模式下只能做单表，使用 stream 模式，可以满足你这个需求。sql模式如果支持自定义deserializer 就可以。，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”