两个数据表能同时使用FlinkCDC来同步数据吗？A给B同步数据，B也需要给A同步，这样会冲突吗？

从cdc框架来说不会冲突，就是读日志和写入吧。但是业务上很可能冲突，这需要你自己判断吧。比如，是否会导致写入时主键已存在导致冲突；再比如是否会导致A表修改写入B，又从B读取写入A, 以此类推导致循环写入了。这种要根据你自身业务上来进行过滤判断吧，比如通过双流join或者维表过滤，具体的方案也没法给出来。此回答来自钉群Flink CDC 社区。

是的，两个数据表可以同时使用Flink CDC进行双向的数据同步，即A表向B表同步数据，同时B表也向A表同步数据。然而，在设计这种双工同步时，需要仔细考虑数据冲突和循环更新的问题。例如，如果A表中的变更在同步到B表后又引起B表中相关记录的变更，而这个变更再同步回A表可能导致不一致或者死循环。因此，在实现这样的架构时，通常需要额外的数据一致性保证机制，如事务处理、冲突解决策略或只同步部分特定类型的变化等。

两个数据表能同时使用FlinkCDC来同步数据，但在数据表A和B互相同步数据的情况下，有可能导致冲突。

Flink CDC（Change Data Capture）是一个强大的工具，它能够实现数据库的全量和增量数据同步。通过配置和使用Flink CDC Connector，可以实时捕获数据库的变动并将其高效地同步到下游系统。在使用时，需要确保MySQL等源数据库开启了binlog，并且正确配置了相关参数，以便Flink CDC能够顺利读取变更数据。

当数据表A向数据表B同步数据，同时数据表B也向数据表A同步数据时，确实存在潜在的冲突风险。这种双向同步可能会导致数据的不一致性，尤其是当两个表的同步逻辑相互依赖时。如果两个表之间的同步操作缺乏恰当的协调机制（比如触发器、时间戳或事务控制），则可能会引起数据覆盖或同步冲突。

总之，要解决这类同步冲突的问题，通常需要在设计同步策略时加入冲突检测和解决机制。例如，可以在数据表中加入时间戳字段，或者在应用层面处理冲突逻辑，确保即使在并发写入的情况下也能保持数据的一致性和完整性。