请问Flinkcdc中我用sql语句将数据insert into 到我kafka表怎么避免程序关闭？

在 Flink CDC 中，如果您使用 SQL 语句将数据 insert 到 Kafka 表中，并且希望在程序关闭时避免数据丢失，您可以使用 Flink 的 Checkpoint 功能来实现数据的持久化和恢复。
具体来说，您可以按照以下步骤来实现：
开启 Flink 的 Checkpoint 功能，并将 Checkpoint 数据保存到外部存储系统中，例如 HDFS 或者 RocksDB。可以通过以下代码来开启 Checkpoint：
java
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StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.enableCheckpointing(1000); // 开启 Checkpoint，每隔 1000 毫秒触发一次
env.setStateBackend(new RocksDBStateBackend("hdfs://.../checkpoints")); // 将 Checkpoint 数据保存到 RocksDB 中
在上述代码中，enableCheckpointing 方法用于开启 Checkpoint，setStateBackend 方法用于指定状态后端，这里使用 RocksDBStateBackend 将 Checkpoint 数据保存到 HDFS 中。
使用 Flink 的 Kafka Producer 将数据写入到 Kafka 中，并将 Kafka Producer 集成到 Flink 的 Checkpoint 机制中，以保证数据的可靠性。可以通过以下代码来实现：
java
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StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE kafka_table (key STRING, value STRING) WITH (...)");
tableEnv.executeSql("INSERT INTO kafka_table SELECT key, value FROM source_table");

FlinkKafkaProducer kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer<>(
"topic", new SimpleStringSchema(), kafkaProperties);
DataStream kafkaStream = env
.addSource(sourceFunction)
.map(value -> new ProducerRecord("topic", value));
kafkaStream.addSink(kafkaProducer)
.setParallelism(1)
.uid("kafka-sink")
.name("Kafka Sink")
.setLogFailuresOnly(false)
.setFlushOnCheckpoint(true); // 将 Kafka Producer 集成到 Flink 的 Checkpoint 机制中
在上述代码中，FlinkKafkaProducer 是 Flink 提供的 Kafka Producer 实现，setFl

如果在使用 Flink CDC 将数据插入到 Kafka 表中后，程序就关闭了，可能是因为程序没有正确地处理流模式。在流模式下，需要使用 StreamExecutionEnvironment 的 execute() 方法来启动 Flink 作业，并在作业完成后等待作业结束。如果直接调用 t_env.execute() 方法来启动作业，那么 Flink 会在作业完成后自动关闭。

为了避免程序关闭可以尝试将 t_env.execute() 方法改为 StreamExecutionEnvironment 的 executeAsync() 方法，这样 Flink 作业将在后台异步执行，并且不会立即关闭。例如：

t_env.executeAsync(job);

另外，如果在程序中添加了 print() 语句，那么程序会一直打印日志直到任务结束。这可能是因为 print() 语句阻塞了程序的退出。为了避免这种情况，可以将 print() 语句移到 StreamExecutionEnvironment 的 executeAsync() 方法之后，或者将其放在一个单独的线程中运行。