现在用的2.3.0的Flink CDC，从oracle同步到hbase，不知道哪种方式好些？

在使用Flink CDC 2.3.0版本进行Oracle到HBase的同步时，建议采用一个表一个source对应一个sink的配置方式。

具体来说，以下是该配置方式的优势及原因：

1. 数据一致性：每个source与一个sink直接对应，可以简化数据流的处理逻辑，更容易保证数据的一致性。由于Flink CDC基于Debezium的LogMiner实现，LogMiner需要使用Oracle的归档日志和补充日志来获取变更数据。在Source和Sink之间没有其他Operator的情况下，端到端的一致性更容易得到保证。
2. 故障隔离：当某个表对应的sink出现问题时，不会影响到其他表的数据同步，从而实现故障隔离，提高系统的整体可靠性。
3. 灵活性与可维护性：如果需要对某一个表进行特别的数据处理或调整，如分组、多表关联等操作，单独的source和sink配置将提供更高的灵活性和可维护性。同时，对于多表join操作中遇到的一对多问题，可以在独立的source和sink中利用Flink提供的RichCoFlatMapFunction或RichCoMapFunction来处理。
4. 扩展性：随着业务的发展，可能需要添加新的数据表同步任务，若采用一个表一个source对应一个sink的配置方式，新增任务将更加容易实现，只需增加相应的source和sink即可，而不用改动现有的数据流配置。
5. 资源管理：每个source和sink可以根据各自处理的数据量和复杂度独立进行资源配置，如内存、并行度等，从而达到更优的资源利用率。

尽管采用一个表一个source对应一个sink的方式可能会使得整体配置看起来更加复杂，但这种方式提供了更高的数据一致性保障、故障隔离、灵活性与可维护性和扩展性。在实际操作中，需要根据具体的业务需求和系统架构来决定最合适的配置方式。

在使用Flink CDC 2.3.0版本从Oracle同步数据到HBase时，您可以考虑以下几种方式：

1. 直接使用Flink CDC Connector：您可以使用专为Oracle设计的Flink CDC Connector来捕获数据库的变更事件。这需要确保Oracle中的相关表已经开启了归档日志和补充日志，因为Flink CDC基于Debezium的LogMiner实现，而LogMiner需要利用这些日志来获取变更数据。
2. 结合其他工具或框架：虽然Flink CDC提供了强大的数据捕获能力，但在某些情况下，您可能需要结合其他工具或框架来实现更复杂的数据转换或同步逻辑。例如，如果需要进行复杂的数据处理或者同步到多个目标系统，可能需要结合Apache Kafka等消息队列。
3. 考虑升级Flink CDC版本：如果您的业务场景比较复杂，可以考虑升级到更高版本的Flink CDC，如3.0版本，它提供了schema变更自动同步、整库同步、分库分表等增强功能，这些功能可以在更复杂的数据集成与业务场景中发挥作用。
4. 优化配置和性能：无论选择哪种方式，都需要注意Flink CDC的配置和性能优化。合理的配置可以帮助提高数据同步的效率和稳定性。您可以查阅相关的操作指南和性能优化建议来调整Flink作业的配置。
5. 参考成功案例：可以参考一些成功的企业实践案例，了解他们是如何使用Flink CDC来解决类似的数据同步问题。这些案例可能会提供一些实用的技巧和最佳实践。
6. 环境兼容性：确保您的Oracle数据库版本与Flink CDC Connector兼容。例如，如果您使用的是Oracle 11g，需要确保所使用的Flink CDC Connector版本与之兼容。
7. 实时监控和故障应对：在数据同步过程中，实施实时监控是非常重要的。这不仅可以帮助您及时发现问题，还可以在发生故障时快速响应和处理。

总的来说，选择合适的方式取决于您的具体业务需求、数据量大小、同步频率以及对数据一致性的要求。建议您根据自己的实际情况进行评估和选择，并且在实施前进行充分的测试，以确保数据同步的准确性和效率。

那你只能写ds，一个source接入，写出 ，ds写hbase 可以做到一个sink ，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”

使用Apache Flink CDC从Oracle同步数据到HBase时，您有两种主要的实现方式：

1. 通过Flink Table API/SQL：

   • 使用Flink 2.3.0版本提供的flink-connector-oracle-cdc连接器捕获Oracle数据库的变更数据。
   • 将捕获的CDC数据转换为Flink的动态表或DataStream。
   • 利用Flink的Table API或SQL进行必要的数据处理和转换，确保数据格式符合HBase写入要求。
   • 使用Flink的flink-connector-hbase连接器将数据写入HBase。

   这种方式相对直观且易于维护，适用于结构化的数据流处理和简单转换逻辑。

2. 通过DataStream API编程：

   • 同样使用Oracle CDC连接器获取源数据作为DataStream。
   • 自定义数据转换逻辑，包括可能的数据类型转换、数据清洗等操作。
   • 实现自定义的HBase sink函数或sink算子，直接与HBase客户端API交互以插入或更新数据。

   这种方式更加灵活，允许对复杂数据处理逻辑进行高度定制，但同时也需要更多的编码工作量。

选择哪种方式取决于您的具体需求、现有团队的技术栈以及对性能和灵活性的要求。通常情况下，如果数据转换逻辑相对简单，并且希望利用SQL表达式来操作数据，则推荐采用Table API/SQL的方式。如果存在复杂的转换逻辑或者对性能有特殊优化需求，则DataStream API可能会是更好的选择。

由于HBase的特性，还需要注意如何合理设计HBase表结构以支持高效查询和写入。