flink CDC中，同步任务重并没有同步mysql某张表，如果未被同步的表结构变更了怎么办？

Apache Flink CDC(Change Data Capture)在同步MySQL数据时，如果任务未包含某张表，那么这张表的结构变更理论上不会直接影响到已配置的同步任务。但如果这张表后来被添加到同步任务中，并且其在加入之前有过结构变更（例如新增、删除列等），Flink CDC在解析binlog时可能会遇到不匹配的情况，从而导致同步错误。

对于这种情况，目前Flink CDC并未提供自动处理表结构变更的机制。但用户可以根据实际情况采取以下措施：

1. 在进行表结构变更前，先暂停Flink CDC同步任务，完成变更后再恢复任务。
2. 如果表结构变更较为频繁，可以考虑设计一个动态调整CDC任务的方案，在变更发生后，重新配置并启动新的CDC任务来适应新的表结构。

另外，虽然Flink CDC自身目前不支持自动适应源端表结构变更，但在实际使用时，可以结合Debezium这类具备schema演变跟踪能力的connector，通过Debezium将MySQL的变更事件转化为兼容性更强的JSON格式输出，这样在一定程度上可以缓解因表结构变更带来的问题。

Flink CDC在同步任务中，即使某些表没有被同步，如果这些表的结构发生了变化，通常不会导致同步任务报错。

Flink CDC（Change Data Capture）是Apache Flink的一个源连接器，它能够捕获数据库中的变更事件，并将这些变更实时地流式传输到Flink应用程序中。Flink CDC设计之初就考虑到了表结构的动态变化，因此它能够处理表结构的变更，包括添加或删除字段等操作。

然而，如果表结构的变化影响到了数据类型或者模式的兼容性，那么在数据处理过程中可能会出现问题。例如，如果源表中的数据类型发生了变化，而Flink程序中的数据类型没有相应地更新，那么在数据转换或者写入目标系统时可能会遇到类型不匹配的错误。

为了确保Flink CDC同步任务能够顺利处理表结构的变更，可以采取以下几个措施：

1. 版本兼容性：确保使用的Flink CDC版本与Flink集群版本兼容，并且支持所需的功能。
2. 配置检查点：通过配置检查点（checkpointing），可以定期保存状态，以便在出现问题时能够恢复到之前的状态。
3. 监控和日志：实施适当的监控和日志记录策略，以便在表结构变更时及时发现并处理可能出现的问题。
4. 测试和验证：在生产环境中实施表结构变更之前，应在测试环境中进行充分的测试和验证，以确保变更不会导致数据同步问题。
5. 文档阅读：阅读Flink CDC的官方文档和相关技术文章，了解如何处理表结构变更的最佳实践和可能的限制。

总之，Flink CDC设计上是可以处理表结构变更的，但如果变更影响了数据类型的兼容性，可能需要在Flink应用程序中进行相应的调整。通过上述措施，可以最大限度地减少因表结构变更而导致的同步任务错误。

3.0.1 修复了。此回答来自钉群Flink CDC 社区。