Flink CDC不使用Kafka，是否可以实现一次采集?

能 ，重新补一下数据，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”

是的，Flink CDC可以不使用Kafka来实现全增量一体化采集和多次分发。

对于一次采集（所有城市，所有表），你可以使用Flink CDC来连接到Oracle RAC实例，并配置它以捕获所有表的更改事件。这样，Flink CDC将能够一次性地采集到所有城市和表的数据变更。

对于多次分发（多个库，多个MQ），你可以在Flink CDC的基础上构建自定义的数据分发逻辑。具体来说，你可以在Flink作业中添加额外的处理逻辑，根据需要将采集到的数据分发到不同的库和MQ中。这可以通过在Flink作业中使用DataStream API或Table API来实现。

以下是一个示例代码片段，演示了如何使用Flink CDC进行全增量一体化采集，并将数据分发到不同的库和MQ中：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.DataTypes;
import org.apache.flink.table.descriptors.*;
import org.apache.flink.types.Row;

// 创建流处理执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

// 注册表结构
tableEnv.connect(source)
    .withFormat(new Cdc()) // 使用CDC格式读取数据源
    .withSchema(new Schema()
        .field("id", DataTypes.BIGINT()) // 记录的唯一标识字段
        .field("name", DataTypes.STRING()) // 其他字段...
    )
    .inAppendMode() // 以追加模式写入表
    .registerTableSource("myTable"); // 注册表名为"myTable"

// 自定义数据处理逻辑，将数据分发到不同的库和MQ中
tableEnv.executeSql("INSERT INTO library1_topic1 SELECT * FROM myTable") // 分发到库1的MQ1
    .executeSql("INSERT INTO library2_topic2 SELECT * FROM myTable") // 分发到库2的MQ2
    // ... 其他分发逻辑 ...
    ;

上述代码中，我们首先使用Flink CDC连接到Oracle RAC实例，并定义了表的结构。然后，通过执行SQL语句，我们可以将采集到的数据插入到不同的库和MQ中。你可以根据实际情况修改SQL语句中的库名、主题名等参数，以满足你的需求。

Flink CDC确实支持一次采集，多次分发的需求。在一次采集中，它可以处理所有城市和表的全增量一体化采集。同时，Flink CDC也支持将采集到的数据分发给多个库和多个消息队列，以满足不同的业务需求。

此外，如果你需要保证数据的顺序处理，可以尝试以下方法：一是将Flink CDC作业的并行度设置为1，这样只会有一个任务处理数据，可以确保数据的顺序处理，但这也会限制作业的吞吐量和并行处理能力；二是如果数据流中有时间属性（例如事件时间或处理时间），可以使用Flink的EventTime或ProcessingTime进行分区，通过对数据进行按键分区，确保同一键的数据由同一个任务处理，可以维护某种程度的顺序。

总的来说，Flink CDC的设计使其具有很高的灵活性和扩展性，能够满足各种复杂的数据采集和分发需求。