Flink CDC中怎么一个表一个job的，一个job可以同步多张表，是datastream模式？

在 Flink CDC 中，可以使用 DataStream 模式实现一个 job 同步多张表的功能。
通常情况下，一个 Flink CDC 应用程序可以包含多个 Task，每个 Task 对应一个要同步的表。为了实现一个 job 同步多张表的功能，可以在应用程序中创建多个 Task，每个 Task 分别对应一张要同步的表，然后将这些 Task 统一放到一个 job 中执行。
具体来说，可以使用 Flink CDC 提供的 DataStream API 实现多张表的同步，例如使用 Flink 的 union（合并）操作将多个 DataStream 合并成一个 DataStream，然后对这个 DataStream 进行后续的处理。示例代码如下：
ini
Copy
// 创建多个 Task，每个 Task 对应一个要同步的表
CDCSource source1 = createCDCSourceForTable1();
CDCSource source2 = createCDCSourceForTable2();
CDCSource source3 = createCDCSourceForTable3();

// 将多个 Task 合并成一个 DataStream
DataStream stream1 = env.addSource(source1);
DataStream stream2 = env.addSource(source2);
DataStream stream3 = env.addSource(source3);
DataStream unionStream = stream1.union(stream2, stream3);

// 对合并后的 DataStream 进行后续的处理
DataStream resultStream = unionStream
.keyBy(rowData -> rowData.getField(0))
.map(new MyMapper());

// 将结果输出到目的地
resultStream.addSink(createSink());
在这个示例中，我们创建了三个 Task，分别对应三张表的数据同步，并使用 Flink 的 union 操作将三个 DataStream 合并成一个 DataStream。然后，对

Flink CDC 可以通过 DataStream 模式或 Flink SQL 模式来实现多表同步。在 DataStream 模式下，您可以使用 TableFunction 将多个表的数据流合并为一个数据流，然后使用 DataStreamSink 将数据流写入目标表。在 Flink SQL 模式下，您可以使用 INSERT INTO 语句将多个表的数据插入到一个目标表中。

如果想实现一个作业同步多张表，您可以使用 Flink SQL 模式。在 Flink SQL 模式下，可以在同一个作业中使用多个 INSERT INTO 语句将多个表的数据插入到一个目标表中。例如：

INSERT INTO target_table SELECT * FROM table1;
INSERT INTO target_table SELECT * FROM table2;