Flink CDC中作业加表启动后新表从全量抽数据，同时又能跑着老表的增量同步的大概原理吗？

在 Flink CDC 中，如果你在作业运行时添加新表并希望将其从全量数据开始同步，同时继续进行老表的增量同步，可以通过以下大致原理实现：

1. 全量数据初始化（新表）：首先，当你添加新表时，可以启动一个新的 Flink 作业来执行全量同步。这个全量作业会从头开始读取源表的数据，并将其同步到目标系统中。

2. 增量数据同步（老表）：同时，在全量作业运行的情况下，既可以保持老表的增量作业继续运行。这些增量作业将监听和捕获源表的变更，并将变更数据实时同步到目标系统中。

3. 数据源分流与合并：在全量作业和增量作业并行运行期间，你可以使用 Flink 的数据流分流（split）和合并（merge）功能，将来自全量作业和增量作业的数据合并到同一个数据流中。

4. 目标系统写入：将合并后的数据流发送到目标系统进行写入操作。这可以通过 Flink 的 Sink 功能实现，根据具体的目标系统选择相应的 Sink 插件或逻辑来将数据写入目标系统。

需要注意的是，这种方案的具体实现取决于你的业务需求、数据流水线的拓扑结构以及 Flink 程序的配置。在编写代码时，你需要合理设计和组织作业的拓扑结构，并使用相关的 Flink API（例如 Split/Select、Union 或 Connect/CoMap）来实现数据流的分流和合并操作。

同时，你可能需要考虑一些挑战，如数据一致性、处理顺序、性能调优等方面的问题。这要求你细致地规划和测试你的 Flink 程序，以确保正确且高效地实现全量数据初始化和增量数据同步。

当 Flink CDC 作业启动后，新表需要从全量抽取数据的原因是，CDC 作业需要将新表的数据也纳入到监控范围内，以便能够捕获新表的变化。而老表的增量同步也需要继续进行，以保证数据的实时性。
在作业加表启动后，Flink CDC 会先对新表进行全量同步。全量同步的过程中，Flink CDC 会读取新表的所有数据，并将其写入到目标数据源中（例如 Kafka）。全量同步完成后，Flink CDC 会根据增量作业的配置，继续对老表进行增量同步。
增量同步的过程中，Flink CDC 会监听源数据库中指定表的变化，将变化的数据捕获并写入到目标数据源中。当增量作业运行时，Flink CDC 会记录当前的 Checkpoint，以便在失败时能够从上一个 Checkpoint 恢复，并继续进行增量同步。
需要注意的是，增量同步和全量同步可能会发生并发。在增量同步过程中，如果新数据被插入到新表中，Flink CDC 会将其捕获并写入到目标数据源。在全量同步的过程中，如果新数据被插入到新表中，Flink CDC 也会将其写入到目标数据源。因此，在增量同步和全量同步同时进行的情况下，目标数据源中可能会存在重复的数据