现在 flink CDC 支持 schema Evolution 了吗？

目前，Flink CDC 还未正式提供对 Schema Evolution 的支持。您提到的那个 Pull Request 目前还在讨论阶段，尚未被合并到主线分支。
尽管如此，Flink CDC 已经有一些初步的支持，可以让用户实现类似的功能。比如，在 Flink SQL 中，用户可以通过动态修改 Table API 或 SQL 查询来适应 Schema 变更。
例如，在表的某个字段被删除后，可以在查询中直接删除对应的列引用即可继续进行数据同步：

CREATE VIEW new_view AS SELECT id, name FROM old_view;

此外，也有一些社区项目正在探索如何更好地支持 Schema Evolution 功能，例如：

• Flink CDC Connector for Debezium （https://github.com/morshedalam/fcdk）
• FlinkCDCStreaming （https://github.com/Teradata/flinkcdcstreaming）

是的，Flink CDC现在确实支持了Schema Evolution。这个功能通过引入一个名为Schema Evolution的内核来实现，使得Flink Job无需依赖外部服务就能实时同步schema变更。此外，Flink CDC 2.0.0版本也增加了对Schema Evolution的支持。如果数据需要支持 Schema Evolution，那么可以通过利用Binlog的机制来协助实现。

wait 3.0，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”

支持啊。
https://help.aliyun.com/zh/flink/product-overview/december-16-2021?spm=a2c4g.11186623.0.i1

发布Flink CDC商业功能：
支持Schema evolution。
支持整库同步的Flink SQL语义。
详情请参见CREATE TABLE AS（CTAS）语句、CREATE DATABASE AS（CDAS）语句和数据实时入仓入湖快速入门。