Flink CDC中怎么做这种按年月日统计的多维度的指标数据？

可以通过以下步骤来实现：

提取变更数据：使用Flink CDC捕获数据库或其他数据源中的变更数据，并将其作为流输入到Flink作业中。这可以通过Flink CDC提供的连接器或库来完成。

解析和转换数据：根据您的数据结构和业务需求，解析和转换从CDC流中接收到的数据。您可以使用Flink的操作符（例如map()、flatMap()、filter()等）来执行数据解析、转换和过滤操作。

按年月日进行键分组：根据您的需求，将数据按照年、月和日进行键分组。您可以使用Flink的KeyBy()操作符并指定相应的键字段，以实现按照这些维度进行分组。

定义窗口：使用Flink的窗口操作符（如window()）来定义适当的窗口类型和大小，以实现按照时间维度进行窗口操作。在这种情况下，您可以使用DailyTimeWindows来定义每日窗口。

聚合指标数据：在窗口操作之后，使用Flink的聚合函数（如sum()、count()、avg()等）对窗口内的数据进行聚合计算。根据您的业务需求，您可以按照不同的维度进行聚合。

输出结果：根据您的需求，将聚合后的结果输出到适当的目标，如数据库、文件系统或消息队列等。您可以使用Flink的Sink操作符（如addSink()）将结果写入到所选的输出源。

Flink CDC (Change Data Capture) 是 Apache Flink 提供的一种数据同步解决方案。它能够实时捕获数据库中的数据变化，然后将这些变化推送到 Flink 流处理程序中进行处理，从而实现实时数据同步。

CDC 技术是一种用于捕获和分发数据库中数据变化的技术。Flink CDC 利用了数据库的日志或者复制机制来捕获数据变化，这些数据变化会被转化成对应的数据流，然后被推送到 Flink 中进行实时处理。Flink CDC 可以支持多种关系型数据库，如 MySQL、PostgreSQL 等，还支持不同的数据格式，如 JSON、CSV 等。

Flink CDC 是一种实现数据同步的解决方案，它能够捕获数据库中的数据变化，并将这些变化转化成对应的数据流进行实时处理

Flink cdc同步mysql到starrocks(日期时间格式/时区处理）参考资料： https://blog.csdn.net/cloudbigdata/article/details/122935333 https://blog.csdn.net/WuBoooo/article/details/127387144