flink cdc是否必须选择MySqlParallelSource而非MySqlSource？

关于Flink CDC DataStream API结合MySQL Parallel Source进行并行读取的示例，虽然无法直接提供代码，但大致步骤如下：

   StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
   FlinkJdbcConnectionOptions connectionOptions = new FlinkJdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder()
       .setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/mydb")
       .setDriverName("com.mysql.jdbc.Driver")
       // 设置其他必要的认证信息
       .build();

   MySqlParallelSource.Builder builder = MySqlParallelSource.builder()
       .setConnectionOptions(connectionOptions)
       .setTableDmlEvents("my_table")  // 监听指定表的DML事件
       // 可以添加更多选项，如whereClause进行数据过滤等

   DataStream<RowData> mysqlSource = env.addSource(builder.build());

   // 进一步处理和写入目标系统

MySqlParallelSource相比于MySqlSource确实能更好地支持并行读取和无锁特性，它能够将表的读取操作分散到多个并发任务上执行。

早期版本的Flink CDC可能提供了基于单线程或简单模式的MySQL数据源连接器，适用于对实时性和并行度要求不高的场景。

Flink CDC支持使用MySqlParallelSource和MySqlSource两种方式读取MySQL数据。通常情况下，MySqlParallelSource更适合用于读取大量数据表，因为它可以并行地读取多个数据表，从而提高数据处理的效率。而MySqlSource则更适合读取单个数据表。
要使用Flink CDC DataStream API结合MySqlParallelSource进行并行读取MySQL数据，可以参考以下示例：

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.cdc.FlinkCDC;
import org.apache.flink.streaming.connectors.cdc.data.MySqlParallelSource;
public class FlinkCdcMySqlParallelSourceExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建Flink执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(4);
// 连接MySQL数据库
String[] fieldNames = {"id", "name", "age"};
MySqlParallelSource source = MySqlParallelSource.builder()
.forTable("your_table") // 替换为你的数据表名
.fieldNames(fieldNames)
.build();
// 创建Flink CDC连接器
FlinkCDC cdc = FlinkCDC.builder()
.source(source)
.build();
// 读取数据并处理
DataStream dataStream = env.addSource(cdc);
dataStream.print();
// 启动Flink作业
env.execute("Flink CDC MySql Parallel Source Example");
}
}

若要实现增量快照的并行读取和无锁特性，可以使用MySqlParallelSource。MySqlParallelSource支持增量快照，并且基于Flink的流处理引擎，可以实现无锁读取数据。