我的 kafka数据到目标表的作业 ，要进行 无状态 启动时。Flink是不是就没办法 全量同步

Flink可以通过配置实现在无状态启动时进行全量同步。

Flink CDC（Change Data Capture）是一种能够捕获数据库变更的技术，它可以用于实现数据的实时同步。当你希望在Fl业无状态启动时进行全量同步，你可以通过配置Flink CDC的相关参数来实现这一点。具体来说，你可以设置以下参数：

• scan.startup.mode：将其设置为"initial"，表示在作业启动时执行一次全量扫描。
• debezium.snapshot.mode：将其也设置为"initial"，表示使用快照模式进行全量同步。

这些配置确保了在Flink作业首次启动时，会从源数据库中读取所有现有数据，并进行一次全量同步到目标系统中。这样在后续运行中采用无状态的实时同步，也能保证初始时已经同步了所有历史数据。

如果使用CDAS（可能是指DataX或其他数据同步工具）将MySQL数据同步到了Kafka，那么Flink作业可以从Kafka中消费这些数据，并且在配置了上述参数后，可以在无状态启动时进行全量同步。这样，你的Kafka数据到目标表的作业就能够在启动时同步所有数据，而不仅仅是增量数据。

需要注意的是，Flink CDC通常适用于单表的数据同步操作，如果涉及到多库多表的合并问题，可能需要额外的逻辑来处理多源合并后的同步更新问题。此外，确保在进行数据同步作业之前，你已经准备好了Kafka测试数据，并且创Flink工作空间和资源。

**Flink支持全量同，通常有以下几种方式来确保数据可以全量同步：

• 使用FlinSavepoints：Flink通过Savepoints机制可以实现状态的持久化和恢复。在进行无状态启动时，可以通过事先创建的Savpoint来恢复作业的状态，从而实现数据的全量同步。
• 利用Flink CDC：Flink Change Data Capture (CDC) 提供了从数据库捕获变更的能力，它支持全量和增量两种读取模式，并且可以在这两种模式之间无缝切换。这意味着即使在作业失败后重启，也可以从上次中断位置继续同步数据。
• *初始全量同：在首次启动同步作业时，可以先执行一次全量同步操作，将MySQL中的现有数据全部同步到Kafka中。之后，同步作业可以转为增量同步，只同步新增的数据变更。
• 结合其他工具：如果使用CDAS或CTAS语法将数据实时同步到Kafka，可以确保新产生的数据被持续同步。而已经存在于MySQL中的旧数据，可以在初始化同步任务时，通过一次性的全量导出导入到Kafka中。

因此，即使Flink作业以无状态的方式启动，您仍然有办法实现Kafka数据的全量同步。不过，这可能需要您在作业设计时考虑如何结合Flink提供的各种机制和工具来完成这一目标。

kafka消费的数据到目标表之后，无状态启动，目标表数据不会丢失的，kafka到目标表三条，那目标表收到三条。就算无状态启动，那kafka1也会从第四条开始吧，目标表也是从第四条开始存入数据的。目前支持变更表结构的，只有ctas或cdas

https://help.aliyun.com/zh/flink/developer-reference/create-table-as-statement?spm=a2c4g.11186623.0.i6 此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”